Python 从Tensorflow摘要中获取CSV

我有一些非常大的tensorflow摘要。如果这些是使用tensorboard绘制的，我可以从中下载CSV文件

然而，使用张力板绘制这些曲线需要很长时间。我发现有一种方法可以直接用Python阅读摘要。此方法是

summary\u iterator

，可按如下方式使用：

import tensorflow as tf

for e in tf.train.summary_iterator(path to events file):
    print(e)

---

我可以使用此方法直接创建CSV文件吗？如果是，我该怎么做？这将节省大量时间。

一种可能的方法是：

from tensorboard.backend.event_processing import event_accumulator      
import numpy as np
import pandas as pd
import sys

def create_csv(inpath, outpath):
    sg = {event_accumulator.COMPRESSED_HISTOGRAMS: 1,
          event_accumulator.IMAGES: 1,
          event_accumulator.AUDIO: 1,
          event_accumulator.SCALARS: 0,
          event_accumulator.HISTOGRAMS: 1}
    ea = event_accumulator.EventAccumulator(inpath, size_guidance=sg)
    ea.Reload()
    scalar_tags = ea.Tags()['scalars']
    df = pd.DataFrame(columns=scalar_tags)
    for tag in scalar_tags:
        events = ea.Scalars(tag)
        scalars = np.array(map(lambda x: x.value, events))
        df.loc[:, tag] = scalars
    df.to_csv(outpath)

if __name__ == '__main__':
    args = sys.argv
    inpath = args[1]
    outpath = args[2]
    create_csv(inpath, outpath)

请注意，此代码将把整个事件文件加载到内存中，因此最好在集群上运行此代码。有关

eventacculator

的

sg

参数的信息，请参阅

另外一个改进可能是不仅存储每个标量的

值

，而且还存储

步骤

注意：代码段已针对最新版本的

TF

进行了更新对于TF<1.1使用以下导入：

from tensorflow.tensorboard.backend.event_processing import event_accumulator as eva

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好主意！顺便说一句，从TF 1.1开始，包是

tensorboard.backend.event\u processing import event\u acculator

。我冒昧地更新了你的代码