Tensorflow - 使用tf.summary 1.2估算API

我想一些TensorBoard記錄添加到使用新的API tf.estimator的典範。Tensorflow - 使用tf.summary 1.2估算API

我有一個鉤設置像這樣：

summary_hook = tf.train.SummarySaverHook(
    save_secs=2, 
    output_dir=MODEL_DIR, 
    summary_op=tf.summary.merge_all()) 

# ... 

classifier.train(
    input_fn, 
    steps=1000, 
    hooks=[summary_hook])

在我model_fn，我也創建一個summary -

然而，當我運行此代碼，我得到以下錯誤來自summary_hook： Exactly one of scaffold or summary_op must be provided.這可能是因爲tf.summary.merge_all()未找到任何摘要並且正在返回None，儘管有tf.summary.scalar我在model_fn中宣佈。

任何想法，爲什麼這將無法正常工作？

來源

2017-07-13 Daniel

使用tf.train.Scaffold()並通過tf.merge_all如下

summary_hook = tf.train.SummarySaverHook(
    save_secs=2, 
    output_dir=MODEL_DIR, 
    scaffold=tf.train.Scaffold(summary_op=tf.summary.merge_all()))

來源

2017-07-17 11:35:43

我有幾乎相同的代碼結構，但我得到了以下錯誤：「類型錯誤：獲取參數具有無效類型，必須是字符串或張量。（不能將腳手架轉換爲張量或操作。）「任何想法爲什麼它不工作？謝謝！ – EXP0

在Tensorflow的新版本中，如果您將鉤子傳遞給」評估「，但不適用於」火車「，則此工作正常。對於列車只需要在'mode_fn'定義總結，他們將被自動記錄到tensorboard。（是的，我也覺得這是愚蠢的和違反直覺） – GPhilo

只是爲了誰在未來這個問題，所選擇的解決方案並沒有爲我工作（見我的意見在選擇解決方案）。

事實上，與TF 1.2估算API，一個並不需要有summary_hook。我只需在model_fn中有tf.summary.scalar("loss", loss)，然後在沒有summary_hook的情況下運行代碼。損失被記錄並顯示在張量板上。我不確定在這個和類似的問題之後，TF API是否被更改過。

來源

2017-10-10 18:44:44 EXP0

估計API訓練過程中不自動處理的總結。但我想在評估過程中看到相同的總結，但是這並沒有發生 – 4dan

只要你把他的摘要放在'model_fn'中就行了，如果你想在'input_fn'中總結一些東西呢？（例如，檢查數據增加通過記錄圖像） – GPhilo

與Tensorflow VER-R1.3

添加您彙總OPS在你的估計model_fn

例如：

tf.summary.histogram(tensorOp.name, tensorOp)

如果你覺得編寫會議紀要可能消耗的時間和空間，你可以控制摘要的寫作頻率，在您的估算器中run_config

run_config = tf.contrib.learn.RunConfig() 
run_config = run_config.replace(model_dir=FLAGS.model_dir) 
run_config = run_config.replace(save_summary_steps=150)

注：這將影響TensorBoard記錄了全面總結作家的頻率，你的估計（tf.estimator.Estimator）

來源

2017-10-28 13:20:22 Mageswaran

但是這不適用於評估。 – GPhilo

Tensorflow - 使用tf.summary 1.2估算API

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