Tensorflow 如何手动创建tf.Summary（）

我经常想记录python变量，而不是tf张量

在文档中，它说“您可以传递一个用您自己的数据填充的

tf.Summary

协议缓冲区”，但没有

tf.Summary

文档，我不知道如何使用它

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有人知道如何以这种方式创建标量摘要吗？

如果要记录python值，必须创建一个占位符，在运行

tf.summary

op时必须输入该占位符

这是一个被截取的密码

value_ = tf.placeholder(tf.float32, [])
summary_op = tf.scalar_summary("value_log", value_)
my_python_variable = 10
# define everything else you need...
# ...
with tf.Session() as sess:
    for i in range(0, 10):
        sess.run(summary_op, feed_dict={value_: my_python_variable*i})

---

您可以在Python程序中创建

tf.Summary

对象，并将其写入使用该方法获取TensorFlow生成的摘要的同一对象

tf.Summary

类是一个用于。每个

Summary

都包含一个协议缓冲区列表，每个缓冲区都有一个标记和一个“简单”（浮点标量）值、一个、一个或一个。例如，可以从Python对象生成标量摘要，如下所示：

writer = tf.train.SummaryWriter(...)
value = 37.0
summary = tf.Summary(value=[
    tf.Summary.Value(tag="summary_tag", simple_value=value), 
])
writer.add_summary(summary)

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在培训期间，我需要对自定义摘要变量进行多次更新，因此我像这样实现了我的变量：

循环之前：

writer = tf.summary.FileWriter(log_folder)
accuracy = None
accuracy_summary = tf.Summary()
accuracy_summary.value.add(tag='accuracy', simple_value=accuracy)

if i%20000 == 0:
    accuracy = get_accuracy()
    accuracy_summary.value[0].simple_value = accuracy
    writer.add_summary(accuracy_summary, i)

循环内部：

writer = tf.summary.FileWriter(log_folder)
accuracy = None
accuracy_summary = tf.Summary()
accuracy_summary.value.add(tag='accuracy', simple_value=accuracy)

if i%20000 == 0:
    accuracy = get_accuracy()
    accuracy_summary.value[0].simple_value = accuracy
    writer.add_summary(accuracy_summary, i)

---

我假设

value

的索引是按照变量添加到摘要中的顺序进行的。

谢谢，但我明确要求一种直接创建摘要协议的方法，以避免这种繁琐的方法。如何创建图像摘要？我创建了一个要点，说明如何创建图像摘要：

tf.train.SummaryWriter

已被弃用，请改用

tf.summary.FileWriter

如何将当前历元也传递给summary？如果您还想存储全局步骤，请使用

writer.add_summary（summary，global_step）

。可能的重复项