Module: tf.summary:用于编写摘要数据的操作,用于分析和可视化。
该tf.summary
模块提供用于编写摘要数据的API。可以在TensorBoard(TensorFlow随附的可视化工具包)中可视化此数据。
急切执行的示例用法,TF 2.0中的默认用法:
writer = tf.summary.create_file_writer("/tmp/mylogs")
with writer.as_default():
for step in range(100):
# other model code would go here
tf.summary.scalar("my_metric", 0.5, step=step)
writer.flush()
tf.function
图形执行的示例用法:
writer = tf.summary.create_file_writer("/tmp/mylogs")
@tf.function
def my_func(step):
# other model code would go here
with writer.as_default():
tf.summary.scalar("my_metric", 0.5, step=step)
for step in range(100):
my_func(step)
writer.flush()
传统TF 1.x图形执行的用法示例:
with tf.compat.v1.Graph().as_default():
step = tf.Variable(0, dtype=tf.int64)
step_update = step.assign_add(1)
writer = tf.summary.create_file_writer("/tmp/mylogs")
with writer.as_default():
tf.summary.scalar("my_metric", 0.5, step=step)
all_summary_ops = tf.compat.v1.summary.all_v2_summary_ops()
writer_flush = writer.flush()
sess = tf.compat.v1.Session()
sess.run([writer.init(), step.initializer])
for i in range(100):
sess.run(all_summary_ops)
sess.run(step_update)
sess.run(writer_flush)
Modules:
experimental
模块:tf.summary.experimental命名空间的公共API。
Classes:
class SummaryWriter
:表示状态摘要编写器对象的接口。
Functions:
audio(...)
:编写音频摘要。
create_file_writer(...)
:为给定的日志目录创建摘要文件编写器。
create_noop_writer(...)
:返回不执行任何操作的摘要编写器。
flush(...)
:强制摘要编写器将所有缓冲的数据发送到存储。
扫描二维码关注公众号,回复:
11700771 查看本文章
histogram(...)
:编写直方图摘要。
image(...)
:编写图像摘要。
record_if(...)
:根据提供的布尔值设置是否打开摘要记录。
scalar(...)
:编写标量摘要。
should_record_summaries(...)
:返回布尔张量,如果应记录摘要,则为true。
text(...)
:编写文本摘要。
trace_export(...)
:停止活动的跟踪并将其导出为摘要和/或配置文件。
trace_off(...)
:停止当前跟踪并丢弃所有收集的信息。
trace_on(...)
:开始跟踪以记录计算图和性能分析信息。
write(...)
:将通用摘要写入默认的SummaryWriter(如果存在)。