如何在tensorflow中合并并非所有摘要？
如何在tensorflow中合并并非所有摘要？
提问于 2017-10-10 06:30:48
我有两部分的大图，我轮流跑。两者都有摘要。
我正在使用node调用摘要
merged_summary = tf.summary.merge_all()但请注意，它会导致图的后半部分在有意义之前计算张量。
那么，如何只合并我的图的一半的摘要呢？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2017-10-10 06:46:19
您可以使用tf.summary.merge，传递要合并的摘要的列表。例如，如果您有摘要：
cost_summary = tf.summary.scalar('cost_sum', cost) # for some 'cost' tensor
grad_summary = tf.summary.scalar('grad_sum', grad) # for some 'grad' tensor您可以通过以下方式按名称合并它们：
merged = tf.summary.merge([cost_summary, grad_summary])因此，只需为图形的每个部分创建合并的汇总运算符，并在有意义时调用它们。
Stack Overflow用户
发布于 2017-10-10 06:44:28
假设您有第一个和第二个图的两个摘要列表，即：
summaries_first = [tf.summary.image("my_first_graph_input", image), ...]
summary_second = [tf.summary.scalar("my_second_graph_loss"), ..]将每个列表合并为一个摘要操作：
first_graph_summary_op = tf.summary.merge(summaries_first)
second_graph_summary_op = tf.summary.merge(summary_second)现在，每当您在每个图上执行sess.run()时，评估它相应的摘要操作并编写它。
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原文链接：
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