tf.Summary用法

Posted 2023-03-27

参考技术A 1、tf.summary.scalar

用来显示标量信息，其格式为：

tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None)

例如：tf.summary.scalar('mean', mean)

一般在画loss,accuary时会用到这个函数。

2、tf.summary.histogram

用来显示直方图信息，其格式为：

tf.summary.histogram(tags, values, collections=None, name=None)

例如： tf.summary.histogram('histogram', var)

一般用来显示训练过程中变量的分布情况

3、tf.summary.distribution

分布图，一般用于显示weights分布

4、tf.summary.text

可以将文本类型的数据转换为tensor写入summary中：

例如：

text ="""/a/b/c\\_d/f\\_g\\_h\\_2017"""summary_op0 = tf.summary.text('text', tf.convert_to_tensor(text))

5、tf.summary.image

输出带图像的probuf，汇总数据的图像的的形式如下： ' tag /image/0', ' tag /image/1'...，如：input/image/0等。

格式：tf.summary.image(tag, tensor, max_images=3, collections=None, name=Non

6、tf.summary.audio

展示训练过程中记录的音频 

7、tf.summary.merge_all

merge_all 可以将所有summary全部保存到磁盘，以便tensorboard显示。如果没有特殊要求，一般用这一句就可一显示训练时的各种信息了。

格式：tf.summaries.merge_all(key='summaries')

8、tf.summary.FileWriter

指定一个文件用来保存图。

格式：tf.summary.FileWritter(path,sess.graph)

可以调用其add_summary（）方法将训练过程数据保存在filewriter指定的文件中

此时开启tensorborad：

tensorboard --logdir=/summary_dir 

便能看见accuracy曲线了。

另外，如果我不想保存所有定义的summary信息，也可以用tf.summary.merge方法有选择性地保存信息：

9、tf.summary.merge

格式：tf.summary.merge(inputs, collections=None, name=None)

一般选择要保存的信息还需要用到tf.get_collection()函数

示例：

使用tf.get_collection函数筛选图中summary信息中的accuracy信息，这里的

tf.GraphKeys.SUMMARIES  是summary在collection中的标志。

当然，也可以直接：

 如果要在tensorboard中画多个数据图，需定义多个tf.summary.FileWriter并重复上述过程。

SummaryWriter报错，改为tf summary FileWriter

不推荐使用SummaryWriter （来自tensorflow.Python.training.summary_io），将在2016-11-30之后删除。 
更新说明： 

请切换到tf.summary.FileWriter接口和行为是相同的; 这只是一个重命名。

比如原来代码：

 

with tf.Session() as sess:
	writer = tf.train.SummaryWriter("output", sess.graph)
	print(sess.run(h))
	writer.close()

需要修改为：

 

with tf.Session() as sess:
	writer = tf.summary.FileWriter("output", sess.graph)
	print(sess.run(h))
	writer.close()

通过这样修改，就可以运行了。

 

 

 

1. C++标准模板库从入门到精通 

 

 

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http://edu.csdn.net/course/detail/2901

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