打印总结在卷积中

Question

Tensorflow的标量/直方图/图像摘要函数对于使用tensorboard查看的日志数据非常有用。但我也希望将这些信息打印到主机上（例如，如果我是一个没有桌面环境的疯子）。在

目前，我正在调用之前将感兴趣的信息添加到fetch列表中sess.运行，但这似乎是多余的，因为我已经获取了合并的摘要。获取合并的摘要会返回一个protobuf，所以我想我可以使用一些通用的python protobuf库来获取它，但是这似乎是一个足够常见的用例，应该有一个更简单的方法。在

这里的主要动机是封装。让我们留下我的模型和训练脚本在不同的文件。我的模型有一堆调用tf.scalar_摘要以获取有用的日志信息。理想情况下，我可以通过更改训练脚本中的某些内容而不更改模型文件来指定是否将此信息额外打印到控制台。目前，我要么将所有有用的信息传递给训练脚本（这样我就可以获取它们），要么在模型文件中添加对的调用tf.打印

Answer 1

总的来说，TensorFlow中没有对您的用例的一级支持，所以我将把合并的摘要解析回tf.总结（）协议缓冲区，然后根据需要筛选/打印数据。在

如果你想出一个好的模式，你可以把它合并回TensorFlow本身。我可以想象在tf.train.summary编写器，但最好是有一个单独的类，用于控制台打印有趣的摘要。在

如果您想将哪些条目编码到图形本身中，哪些条目应该被汇总和打印，哪些条目只应该被汇总（或者设置一个不同详细级别的系统），您可以使用summary op构造函数的Collections参数将不同的摘要组织成不同的组。E、 g.可以将loss摘要放在集合[GraphKeys.SUMMARIES, 'ALWAYS_PRINT']中，但另一个摘要可以放在集合[GraphKeys.SUMMARIES, 'PRINT_IF_VERBOSE']中，等等。然后，您可以针对不同的打印类型使用不同的merge_summary操作，并通过命令行标志控制哪些操作运行。在