Comment créer manuellement un tf.Résumé()

Souvent, je veux ouvrir une session python variables-par opposition à la tf tenseurs.

Dans les docs il est dit que "vous pouvez passer une tf.Summary protocole de tampon que vous remplissez avec vos propres données", mais il n'y a pas de docs pour tf.Summary et je ne pouvais pas comprendre comment l'utiliser.

Quelqu'un sait comment créer un Scalaire résumé de cette façon?

InformationsquelleAutor Carles Gelada | 2016-06-19
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    Vous pouvez créer un tf.Summary objet dans votre programme en Python et de l'écrire de la même tf.résumé.FileWriter objet qui prend votre TensorFlow-produit des résumés à l'aide de la SummaryWriter.add_summary() méthode.

    La tf.Summary classe est un Python tampon protocole wrapper pour le Résumé protocole tampon. Chaque Summary contient une liste de tf.Résumé.Value protocol buffers, qui ont chacun une balise et un soit un "simple" (virgule flottante scalaire) de la valeur, une image, un histogramme, ou un extrait audio. Par exemple, vous pouvez générer un scalaire résumé à partir d'un objet Python comme suit:

    writer = tf.train.SummaryWriter(...)
value = 37.0
summary = tf.Summary(value=[
    tf.Summary.Value(tag="summary_tag", simple_value=value), 
])
writer.add_summary(summary)
    • Comment créer une Image de Synthèse à la place?
    • J'ai créé un résumé montrant comment créer une image résumés: gist.github.com/gyglim/...
    • Sont les trois dernières lignes fait tous les temps? (Je suis en train de faire cela à partir de keras et à essayer de comprendre où mettre ce que je devine de la ligne 1 sur mon rappel __init__ et le reste on_epoch_end()?)
    • Je pense que tout dépend de la fréquence à laquelle vous souhaitez enregistrer les choses... (je ne suis pas très familier avec Keras, mais le principal choix semblent être de mettre dans un on_epoch_end() de rappel, ou - pour les plus fréquents journaux - de la mettre dans un on_batch_end() de rappel (et peut-être émettant des données de tous les k lots).
    • tf.train.SummaryWriter est obsolète, utilisez plutôt tf.summary.FileWriter
    • Comment pouvez-vous passer le courant d'une époque à l'estival ainsi?
    • Si vous souhaitez stocker le mondial de l'étape ainsi, l'utilisation writer.add_summary(summary, global_step).

    InformationsquelleAutor mrry
  2. 6

    Si vous voulez vous connecter avec un python de la valeur, vous devez créer un espace réservé à la fed lors de l'exécution de la tf.Summary op.

    Voici un code ciselée

    value_ = tf.placeholder(tf.float32, [])
summary_op = tf.scalar_summary("value_log", value_)
my_python_variable = 10
# define everything else you need...
# ...
with tf.Session() as sess:
    for i in range(0, 10):
        sess.run(summary_op, feed_dict={value_: my_python_variable*i})
    • Merci mais j'ai été explicitement demandé un moyen de créer directement un Résumé protobuf pour que je puisse éviter cette lourdeur de la méthode.
    InformationsquelleAutor nessuno
  3. 3

    J'avais besoin de faire beaucoup de mises à jour de la synthèse personnalisée variable au cours de la formation, donc j'ai mis en place le mien comme suit:

    Avant la boucle:

    writer = tf.summary.FileWriter(log_folder)
accuracy = None
accuracy_summary = tf.Summary()
accuracy_summary.value.add(tag='accuracy', simple_value=accuracy)

    L'intérieur de la boucle:

    if i%20000 == 0:
    accuracy = get_accuracy()
    accuracy_summary.value[0].simple_value = accuracy
    writer.add_summary(accuracy_summary, i)

    Je suis en supposant que les indices value sont dans l'ordre dans lequel les variables ont été ajoutées à la synthèse.

    InformationsquelleAutor KalenGi