TensorFlow, TensorBoard: скалярные данные не найдены

Я пытаюсь понять, как работать с тензорной доской.

Я посмотрел демо здесь:

https://www.tensorflow.org/code/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_with_summaries.py

Он хорошо работает на моем ноутбуке.

Для меня многое из этого имеет смысл.

Итак, я написал простую демонстрацию тензорного потока:

# tensorboard_demo1.py

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

with tf.name_scope('scope1'):
  y1 = tf.constant(22.9) * 1.1
  tf.scalar_summary('y1 scalar_summary', y1)

train_writer = tf.train.SummaryWriter('/tmp/tb1',sess.graph)

print('Result:')
# Now I should run the compute graph:
print(sess.run(y1))

train_writer.close()

# done

Вроде все нормально работает.

Затем я выполнил простую команду оболочки:

tensorboard --log /tmp/tb1

Он сказал мне просмотреть 0.0.0.0:6006

Что я и сделал.

Веб-страница сообщает мне:

Скалярных данных не обнаружено.

Как мне улучшить мою демонстрацию, чтобы она регистрировала скалярную сводку, которую мне показывала тензорная доска?


tensorflow tensorboard
person user3676943    schedule 01.08.2016    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
3
arrow_downward

Чтобы добавить данные в журнал. Например, одним из распространенных шаблонов является использование _2 _, чтобы создать тензор, который неявно включает информацию из всех сводок, созданных в текущем графике:

# Creates a TensorFlow tensor that includes information from all summaries
# defined in the current graph.
summary_t = tf.merge_all_summaries()

# Computes the current value of all summaries in the current graph.
summary_val = sess.run(summary_t)

# Writes the summary to the log.
train_writer.add_summary(summary_val)
person mrry    schedule 01.08.2016
comment
tf.merge_all_summaries() сейчас tf.summary.merge_all() - person P.Brian.Mackey; 29.07.2017