我爲什麼要使用摘要，我能從這些摘要中得到什麼？

Question

我正在學習深度學習和張量板，幾乎是示例代碼使用摘要。

1. 我想知道爲什麼我需要使用變量摘要。

2. 它們是諸如最小，最大，平均值，變異等總結的許多類型的數據。 我應該在典型情況下使用什麼？

3. 如何分析和我能從這些彙總圖中得到什麼？

謝謝：d

Answer 1

有上Tensorboard一個真棒視頻教程（https://www.youtube.com/watch?v=eBbEDRsCmv4）描述幾乎所有關於Tensorboard（圖表，總結等）

Answer 2

1. 可變摘要（標量，直方圖，圖像，文本等）通過學習過程幫助跟蹤您的模型。例如，每次調用摘要操作時，tf.summary.scalar（'v_loss'，validation_loss）將在損失曲線上添加一個點，從而給出粗略的想法，即模型是否已收斂以及何時停止。
2. 這取決於你的變量類型。對於像損失這樣的值，tf.summary.scalar顯示了跨越時代的趨勢;對於像圖層中權重這樣的變量，最好使用tf.summary.histogram，它顯示權重整個分佈的變化;我通常使用tf.summary.image和tf.summary.text來檢查我的模型在不同時期生成的圖像/文本。
3. 該圖顯示了您的模型結構以及流過每個操作的張量的大小。我在開始時很難在圖表演中很好地組織操作，並從中學到了很多關於變量範圍的知識。另一個答案爲初學者提供a link for a great tutorial。