tensorflow中迭代產生資料時結果通過tensorboard顯示
本方法從stack overflow獲得
You can create a tf.Summary
object in your Python program and write it to the same tf.summary.FileWriter
object that takes your TensorFlow-produced summaries using the SummaryWriter.add_summary()
method.
The tf.Summary
class is a Python protocol buffer wrapper for the Summary
protocol buffer
Summary
contains a list of tf.Summary.Value
protocol buffers, which each have a tag and a either a "simple" (floating-point scalar) value, an image, a histogram, or an audio snippet. For example, you can generate a scalar summary from a Python object as follows:
writer = tf.train.SummaryWriter(...) value = 37.0 summary = tf.Summary(value=[ tf.Summary.Value(tag="summary_tag", simple_value=value), ]) writer.add_summary(summary)
summary_writer2 = tf.summary.FileWriter("./test", sess.graph)
loss = 0.0
loss_summary = tf.Summary()
loss_summary.value.add(tag='sum cross-entropy', simple_value=loss)
for i in range(MAX_STEPS):
for step1 in range(1, validation_prop): cross_entropy2 = sess.run(cross_entropy, feed_dict={ x: X[(step1 - 1) * n_steps * batch_size: step1 * n_steps * batch_size], y_: Y[(step1 - 1) * n_steps * batch_size: step1 * n_steps * batch_size]}) loss += cross_entropy2 loss = loss/(validation_prop) print("loss: ", loss) loss_summary.value[0].simple_value = loss summary_writer2.add_summary(loss_summary, num_step)
這裡給寫亂了,如果直接使用不妨看我另一篇,直接copy然後使用即可。
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