Python Tensorflow摘要：评估前如何获取项目

我想在

tensorflow

中获得使用模型创建的摘要列表。我知道

在从

summary\u proto

对象对其求值之前，是否可以获得摘要键列表？我需要它来初始化一个列表字典，在这里我将存储每个时代的摘要，而不是存储字典列表

summary_proto = tf.Summary()

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使用以下代码，可能最容易根据需要初始化列表字典：

train_op = ...
summary_op = tf.merge_all_summaries()

summaries = {}

sess = tf.Session()

for _ in range(NUM_EPOCHS):
  _, summary_str = sess.run([train_op, summary_op], feed_dict=feed_dict)
  summary_proto = tf.Summary()
  summary_proto.ParseFromString(summary_str)

  for val in summary_proto.value:
    try:
      list_for_tag = summaries[val.tag]
    except KeyError:
      list_for_tag = []
      summaries[val.tag] = list_for_tag

    # Assuming all summaries are scalars.
    list_for_tag.append(val.simple_value)

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但是，为了回答您的原始问题，可以通过评估单个摘要ops的

标记输入来获取单个标记（很可能不取决于培训结果）：

summaries = {}

sess = tf.Session()

all_summary_tensors = tf.get_collection(tf.GraphKeys.SUMMARIES)

for summary_t in all_summary_tensors:
  tag_input = summary_t.op.inputs[0]  # The tag input is the 0th input.
  tags = sess.run(tag_input)

  if isinstance(tags, str):
    summaries[tags] = []
  else:
    for tag in tags.flatten():
      summaries[tag] = []