Python 如何从tensorflow 2摘要编写器读取数据

我在从tensorflow摘要编写器读取数据时遇到问题

我正在使用tensorflow网站上示例中的作者：

收益率：

 'distributions': [],
 'graph': False,
 'histograms': [],
 'images': [],
 'meta_graph': False,
 'run_metadata': [],
 'scalars': [],
 'tensors': ['my_metric']}```

如果我试图获取张量数据：

import pandas as pd
pd.DataFrame(event_acc.Tensors('my_metric'))

我没有得到正确的值：

wall_time   step    tensor_proto
0   1.590743e+09    3   dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
1   1.590743e+09    20  dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
2   1.590743e+09    24  dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
3   1.590743e+09    32  dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
...

如何获取实际的摘要数据（对于100个步骤中的每一步，该数据应为0.5）

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下面是一个colab笔记本，上面有代码：

您需要将事件累加器中存储为消息的张量值转换为数组，您可以使用以下方法：

pd.DataFrame（[（w，s，tf.make_ndarray（t）），用于事件_acc.张量（'my_metric'）中的w，s，t]，
列=['wall_time'，'step'，'tensor']）

为了避免步骤的子集，我建议：

event_acc = EventAccumulator("/tmp/mylogs/eager", size_guidance={'tensors': 0})

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太棒了，谢谢。是否有理由只提供步骤（3、20、24）的子集？

event_acc = EventAccumulator("/tmp/mylogs/eager", size_guidance={'tensors': 0})