我正在使用 tf.train.Supervisor 来管理我的 session 。我已经在主管中使用 summary_writer 来编写一些摘要。然而，我会在其他时间间隔写另一组摘要。据我所知，最简单的方法是使用supervisor.loop。我基本上是:
伪代码:
summary_merged_valid = tf.summary.merge(summary_ops_valid)
valid_writer = tf.train.SummaryWriter(logdir + '/valid')
global_step = slim.get_or_create_global_step()
...
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
with sv.managed_session(config=config) as sess:
...
sv.loop(validation_interval,
valid_writer.add_summary,
(summary_merged_valid, global_step)
)
我该怎么办？
最佳答案
您还可以使用以下方式向主管提供您自己的摘要
sv.summary_computed(sess, summary, global_step)
手动。一件似乎没有过多宣传的有趣的事情是，您可以将摘要分组到集合中，如下所示:
tf.summary.scalar('learning_rate', p_lr, collections=['train'])
tf.summary.scalar('loss', t_loss, collections=['train', 'test'])
s_training = tf.summary.merge_all('train')
然后通过获取 s_training 并将其提供给上述函数来仅写入 train 变量。
关于TensorFlow:如何在supervisor.loop中使用tf.train.SummaryWriter(0.12.0rc1)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41940299/