如何用自定义tf.Estimator在tensorboard events文件中只创建一份图形？
如何用自定义tf.Estimator在tensorboard events文件中只创建一份图形？
提问于 2019-02-25 17:41:10
我正在使用一个自定义的tf. Estimator对象来训练神经网络。问题出在训练后事件文件的大小上--它太大了。我已经通过使用tf.Dataset.from_generator()解决了将数据集的一部分保存为常量的问题。但是，大小仍然很大，在启动tensorboard时，我收到了这样的消息
W0225 10:38:07.443567 140693578311424 tf_logging.py:120] Found more than one metagraph event per run. Overwriting the metagraph with the newest event.
所以，我想，我在这个事件文件中创建并保存了许多不同的图形。是否可以关闭此保存，或者如何仅保存第一个副本？
要知道，我找到了删除所有默认日志的唯一方法，那就是用
list(map(os.remove, glob.glob(os.path.join(runtime_params['model_dir'], 'events.out.tfevents*'))))然而，这对我来说是一个糟糕的解决方案，因为我更喜欢保留摘要，理想情况下，是图形的one副本。
从文档中，我可以看到
Estimators 自动将以下内容写入磁盘：
文件检查点，是在training.
- event
- 期间创建的模型版本，其中包含TensorBoard用于创建可视化效果的信息。这是一种关闭写入events file
的方法吗
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-07-07 03:48:23
您需要使用TensorBoard工具来可视化摘要日志的内容。
可以读取和使用事件文件日志。您可以看到此link中的示例提供了有关如何读取写入事件文件的事件的信息。
# This example supposes that the events file contains summaries with a
# summary value tag 'loss'. These could have been added by calling
# `add_summary()`, passing the output of a scalar summary op created with
# with: `tf.compat.v1.summary.scalar('loss', loss_tensor)`.
for e in tf.compat.v1.train.summary_iterator(path to events file):
for v in e.summary.value:
if v.tag == 'loss':
print(v.simple_value)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/54863255
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