新增自定義資料到TensorBoard顯示

通常情況下，我們在訓練網路時新增summary都是通過如下方式：

tf.scalar_summary(tags, values)

# ...
summary_op = tf.summary.merge_all()
summary_writer = tf.summary.filewriter(logdir, graph=sess.graph)
summary_str = sess.run(summary_op)
summary_writer.add_summary(summary_str, global_step)

summary_writer = tf.summary.filewriter(logdir)

summary = tf.summary(value=[
tf.summary.value(tag="summary_tag"
, ******_value=0
), tf.summary.value(tag="summary_tag2"
, ******_value=1
),])
# x代表橫軸座標
summary_writer.add_summary(summary, x)

summary_writer = tf.summary.filewriter(logdir)

summary = tf.summary()
summary.value.add(tag="summary_tag"
, ******_value=0
)summary.value.add(tag="summary_tag2"
, ******_value=1
)# x代表橫軸座標
summary_writer.add_summary(summary, x)

可以看到, 第一種方式的邏輯是首先向計算圖中新增記錄節點, 然後執行記錄節點, 最後將執行結果寫入日誌書寫器例項物件中, 第二種方式的邏輯是先例項化乙個tf.summary()類, 然後直接將執行結果(python variables)寫入日誌書寫器例項物件. 因此,與第一種方式相比, 第二種方式少了向計算圖中新增記錄節點和執行記錄節點的過程, 即sess.run(summary_op)的過程

下面給出一段完整的示例**

import

tensorflow as
tfsummary_writer = tf.summary.filewriter('/tmp/test'
)summary = tf.summary(value=[
tf.summary.value(tag="summary_tag"
, ******_value=0
), tf.summary.value(tag="summary_tag2"
, ******_value=1
),])
summary_writer.add_summary(summary, 1
)summary = tf.summary(value=[
tf.summary.value(tag="summary_tag"
, ******_value=1
), tf.summary.value(tag="summary_tag2"
, ******_value=3
),])
summary_writer.add_summary(summary, 2
)summary_writer.close()

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