有没有办法用Python或R打开TensorBoard的模型性能图？

我需要用Python或R打开这个TensorBoard图。

可以用来读取Tensorflow生成的事件文件，并从中提取tensor值

设置

将tensorflow导入为tf
将numpy作为np导入
TAG\u NAME=“分类\u损失”
writer\u train=tf.summary.创建文件\u writer（“train”）
对于范围内的历元（200）：
数据=np.math.exp（-epoch/30））+0.1*np.random.random（）
使用writer\u train.as\u default（）：
tf.summary.scalar（name=TAG\u name，data=data，step=epoch）
#输出文件夹：train/events.out.tfevents.1618103384.eafddbceac44.283.2075165.v2

读取事件文件

将tensorflow导入为tf
将matplotlib.pyplot作为plt导入
TAG\u NAME=“分类\u损失”
tf_event_file=“train/events.out.tfevents.1618103384.eafddbceac44.283.2075165.v2”
值_列表=[]
对于tf.compat.v1.train.summary_迭代器（tf_事件_文件）中的e：
对于e.summary.value中的v：
如果v.tag==tag\u NAME：
值=tf.make_ndarray（v.张量）
value\u list.append（值）
plt.绘图（值列表）
plt.grid（）
plt.show（）

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实际上，最好、最简单的方法是可以从Tensorboard下载CSV或JSON格式的图形数据。一旦有了图形数据，就可以导入数据并进行打印