TensorFlow，TensorBoard：找不到標量數據

Question

我想弄清楚如何操作張量板。

我看了看演示在這裏：

https://www.tensorflow.org/code/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_with_summaries.py

它運行良好，我的筆記本電腦。

這對我來說很有意義。

所以，我寫了一個簡單的演示tensorflow：

# tensorboard_demo1.py 

import tensorflow as tf 

sess = tf.Session() 

with tf.name_scope('scope1'): 
    y1 = tf.constant(22.9) * 1.1 
    tf.scalar_summary('y1 scalar_summary', y1) 

train_writer = tf.train.SummaryWriter('/tmp/tb1',sess.graph) 

print('Result:') 
# Now I should run the compute graph: 
print(sess.run(y1)) 

train_writer.close() 

# done 

它似乎運行正常。

接下來，我跑了一個簡單的shell命令：

tensorboard --log /tmp/tb1 

它告訴我瀏覽0.0.0.0:6006

，我做到了。

網頁告訴我：

找不到標量數據。

如何增強我的演示，以便記錄tensorboard將顯示給我的標量總結？

Answer 1

您必須致電train_writer.add_summary()才能將一些數據添加到日誌中。例如，一種常見的模式是使用tf.merge_all_summaries()創建一個張量隱式地包含在當前圖形中創建的所有摘要信息：

# Creates a TensorFlow tensor that includes information from all summaries 
# defined in the current graph. 
summary_t = tf.merge_all_summaries() 

# Computes the current value of all summaries in the current graph. 
summary_val = sess.run(summary_t) 

# Writes the summary to the log. 
train_writer.add_summary(summary_val)