tensorflow在训练和验证时监视不同的summary的操作
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tensorflow在训练和验证时监视不同的summary的操作相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
如果想在训练和验证时监视不同的summary,将train summary ops和val summary ops放进不同的集合中即可。
train_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir + ‘/train‘, sess.graph)
val_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir + ‘/val‘, sess.graph)
# 假设train_loss和val_loss的计算方式不同
tf.summary.scalar("train_loss", train_loss, collections=[‘train‘])
tf.summary.scalar("val_loss", val_loss, collections=[‘val‘])
train_summary_ops = tf.summary.merge_all(‘train‘)
val_summary_ops = tf.summary.merge_all(‘val‘)
# training
...
train_summary = sess.run(train_summary_ops, feed_dict=train_dict)
train_writer.add_summary(train_summary, global_step)
# validation
...
val_summary = sess.run(val_summary_ops, feed_dict=val_dict)
val_writer.add_summary(val_summary, global_step)
# end
train_writer.close()
val_writer.close()
以上是关于tensorflow在训练和验证时监视不同的summary的操作的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
训练和验证模式 tensorflow 的 SAME 数据丢失不一致
使用相同的图在 TensorFlow 中显示训练和验证的准确性
Tensorflow model.evaluate 给出的结果与从训练中获得的结果不同