我在从tensorflow摘要编写器读取数据时遇到问题
我正在使用tensorflow网站上示例中的作者:https://www.tensorflow.org/tensorboard/migrate
import tensorflow as tf
from tensorboard.backend.event_processing.event_accumulator import EventAccumulator
writer = tf.summary.create_file_writer("/tmp/mylogs/eager")
# write to summary writer
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()
# read from summary writer
event_acc = EventAccumulator("/tmp/mylogs/eager")
event_acc.Reload()
event_acc.Tags()
收益率:
'distributions': [],
'graph': False,
'histograms': [],
'images': [],
'meta_graph': False,
'run_metadata': [],
'scalars': [],
'tensors': ['my_metric']}```
如果我试图获取张量数据:
import pandas as pd
pd.DataFrame(event_acc.Tensors('my_metric'))
我没有得到正确的值:
wall_time step tensor_proto
0 1.590743e+09 3 dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
1 1.590743e+09 20 dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
2 1.590743e+09 24 dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
3 1.590743e+09 32 dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
...
如何获取实际的摘要数据(对于100个步骤中的每一步,该数据应为0.5)
这是一个colab笔记本,上面有代码:https://colab.research.google.com/drive/1RlgZrGD_vY-YcOBLF_sEPelmtVuygkqz?usp=sharing
您需要将事件累加器中存储为^{} 消息的张量值转换为数组,您可以使用^{} 执行以下操作:
为了避免一系列步骤,我建议:
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