Tensorflow SummaryWriter丢失迭代次数
TensorFlow SummaryWriter是TensorFlow框架中的一个组件，用于将训练过程中的摘要数据写入到TensorBoard可视化工具中。它可以帮助开发者更好地理解和分析模型的训练过程。
TensorFlow SummaryWriter的主要功能是将摘要数据写入到事件文件中，这些摘要数据包括标量（scalar）、图像（image）、音频（audio）、直方图（histogram）等。通过将这些数据写入到事件文件中，可以在TensorBoard中进行可视化展示和分析。
在使用TensorFlow SummaryWriter时，有时候会出现丢失迭代次数的情况。这可能是由于以下原因导致的：
- 代码逻辑错误：在使用SummaryWriter时，可能存在代码逻辑错误导致迭代次数丢失。例如，在每次写入摘要数据时，没有正确更新迭代次数的计数器。
- 写入频率设置不当：在使用SummaryWriter时，可以通过设置写入频率来控制摘要数据的记录。如果写入频率设置得过高或过低，可能会导致迭代次数丢失。建议根据具体情况合理设置写入频率。
- TensorBoard版本不兼容：TensorFlow SummaryWriter和TensorBoard之间存在版本兼容性。如果使用不兼容的版本，可能会导致迭代次数丢失。建议确保TensorBoard和TensorFlow版本匹配，并且更新到最新版本。
为了解决迭代次数丢失的问题，可以采取以下措施：
- 检查代码逻辑：仔细检查使用SummaryWriter的代码逻辑，确保在每次写入摘要数据时，正确更新迭代次数的计数器。
- 合理设置写入频率：根据实际情况，合理设置写入频率，避免过高或过低的频率导致迭代次数丢失。
- 更新TensorBoard版本：确保TensorBoard和TensorFlow版本匹配，并且更新到最新版本，以确保版本兼容性。
总结起来，TensorFlow SummaryWriter是TensorFlow框架中的一个组件，用于将训练过程中的摘要数据写入到TensorBoard中进行可视化展示和分析。在使用SummaryWriter时，可能会出现迭代次数丢失的情况，可以通过检查代码逻辑、合理设置写入频率和更新TensorBoard版本等方式来解决。
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2回答
我正在尝试学习如何使用tensorboard，我想让它在我的程序中运行。我不知道如何创建日志目录。这些是我用来跑tensorboard的线路。
summary_writer = tf.train.SummaryWriter('/tensorflow/logdir', sess.graph_def)
tensorboard --logdir=tensorflow/logdir
我得到的错误信息是
Cannot assign to operator
浏览 0提问于2016-05-10得票数 7
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使用torch.utils.tensorboard got跟随可视化张力板中的图像
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('runs/fashion_mnist_experiment_1')
writer.add_embedding(features,
metadata=class_labels,
label_img=images.unsqueeze(1))
writer.close()
错误：
浏览 0提问于2020-01-20得票数 0
1回答
我试图访问tensorflow中日志的目录，但是我得到了错误：
PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/tensorflow'
当我运行这一行时
summary_writer = tf.train.SummaryWriter('/tensorflow/logdir', sess.graph_def)
浏览 6提问于2016-05-11得票数 0
有人能帮我解决这个错误吗，我正在尝试使用allennlp模型并得到下面的错误。
from allennlp.training.metrics import Average, BooleanAccuracy,
CategoricalAccuracy
File "/home/administrator/aman/venv-kbs/lib/python3.6/site-
packages/allennlp/training/__init__.py", line 3, in <module>
from allennlp.training.trainer imp
浏览 6提问于2018-04-25得票数 1
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1回答
我想展示我的嵌入与张板投影仪。我想访问我的一个层的嵌入矩阵(查找表)，这样我就可以将它写到日志中。
我实例化了我的图层如下：
self.embeddings_user = torch.nn.Embedding(30,300)
我正在寻找包含300个维度的30个用户的形状(30,300)的张量，用这个示例代码中的vectors变量替换它：
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorboard as tb
tf.io.gfile = tb.compat.tensorflow_stub.io.gfile
from torch.ut
浏览 2提问于2021-05-27得票数 1
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我在LinuxPython7上使用Tensorflow版本0.12.head和Python2.7，当我运行这个版本时：
import tensorflow as tf
a = tf.constant(5, name="input_a")
b = tf.constant(3, name="input_b")
c = tf.mul(a, b, name="mul_c")
d = tf.add(a, b, name="add_d")
e = tf.add(c, d, name="add_e")
sess = tf.Se
浏览 3提问于2017-01-05得票数 35
回答已采纳
我有一个小的RNN，用于对10个类别的信号进行分类。网络给了我0.2%-0.4%的误差。现在我试着用张量板来想象网络。
我已经为我想要检查的节点创建了摘要操作(这样的权重、偏差、成本等等)。
我把所有的摘要都合并了。
启动tensorflow会话，并尝试使用
writer = tf.train.SummaryWriter("/home/raisa/PycharmProjects/graphs")
代码运行时没有任何错误。
然后，我尝试使用命令运行tensorboard。
--logdir=/home/raisa/PycharmProjects/graph
浏览 5提问于2016-10-19得票数 1
使用tensorboard --logdir=/home/vagrant/notebook启动tensorboard
在tensorboard:6006 > graph上，它说找不到图形定义文件。
要存储图形，请创建一个tf.python.training.summary_io.SummaryWriter并通过构造函数或调用其add_graph()方法传递图形。
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
writer = tf.python.training.summary_io.SummaryWriter("/home/vagra
浏览 0提问于2015-11-12得票数 16
我想使用来可视化我的模型拟合。
(用于python)和中的说明使用tf.node。
但tf.node并不存在。
TypeError: Cannot read property 'summaryFileWriter' of undefined
我的代码：
require('@tensorflow/tfjs-node');
console.clear();
require('dotenv').config();
const debugTf = require('debug')('tf');
const debugTf
浏览 0提问于2019-06-28得票数 3
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这个图是如何无圈的？赋值，添加op，将x添加到自身。
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
x = tf.Variable(1300,name="x")
y = tf.Variable(200, name="y")
z = tf.add(x, y,name="z")
b = x.assign_add(z)
init = tf.initialize_all_variables()
writer = tf.train.SummaryWriter("/tmp/logdir", sess.
浏览 1提问于2016-06-01得票数 4
我的问题是当我试图运行这段代码时
if log_to_tensorboard: from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
if log_to_tensorboard: writer = SummaryWriter()
我得到了这个错误：
(导入写入器没有任何问题，但是我尝试运行“SummaryWriter = SummaryWriter()”，它不起作用)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError
浏览 3提问于2020-02-10得票数 2
尝试使用新类重新训练初始v3模型的最后一层。我已经准备了自己的一组图像，并存储在C:\tmp中。当我运行代码时
C:\tmp\image_retrain\tfClassifier\image_classification>python retrain.py --model_dir=C:\tmp\image_retrain\tfClassifier\image_classification\inception --image_dir=C:\tmp\image_retrain\tfClassifier\image_classification\styles --output_graph=C:
浏览 1提问于2017-12-14得票数 0
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这些文档似乎表明add_custom_scalars_multilinechart是这样做的，但它不起作用。
有这样的东西：
from tensorboardX import SummaryWriter
writer = SummaryWriter(comment='test')
writer.add_custom_scalars_multilinechart(['loss/train', 'loss/test'], title='losses')
for blahblah:
...
writer.add_sc
浏览 1提问于2018-12-02得票数 0
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我正试着在colab上使用张力板。我设法使它发挥作用，但不是所有的命令。add_graph和add_scalar可以工作，但是当我试图运行add_embedding时，我得到了以下错误：
AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.io.gfile' has no attribute 'get_filesystem'
这是有关的守则(我想)；
import os
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter(log_dir
浏览 9提问于2020-03-17得票数 8
我使用TensorFlow API编写了一个Python，包括一个转储图形定义的SummaryWriter，以便我可以在TensorBoard中查看它。
在运行脚本时，会抛出一个NotFoundError，表示PruneForTargets: Some target nodes not found: Reading/data_queue_EnqueueMany_1。顾名思义，所讨论的节点是由enqueue_many调用FIFOQueue (然后在QueueRunner中启动)创建的；它确实存在，并且可以在TensorBoard中清楚地看到。
什么会导致TensorFlow找不到一些节点呢？
浏览 4提问于2016-04-15得票数 4
回答已采纳
我是新来的Tensorflow，以前广泛使用的科学工具包-学习。作为我第一次尝试向TensorFlow过渡的练习之一，我正在尝试复制我在scikit-learn的MLPClassifier中获得的一些结果。
当我使用大多数默认设置的MLPClassifier时，我在测试集上的准确率可达98%。然而，当我在TensorFlow中实现我认为是等价的单层神经网络时，在测试集上的准确率不到90%。获得TensorFlow以获得类似精度的唯一方法是多次(> 50)次在训练集上进行训练。
知道这种差异可能是从哪里来的吗？或者，在Tensorflow中是否有任何可以与我的代码进行比较的sklearn的
浏览 0提问于2017-11-04得票数 5
2回答
我正在读一本关于Tensorflow的书，我发现下面的代码：
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
const1 = tf.constant(2)
const2 = tf.constant(3)
add_opp = tf.add(const1,const2)
mul_opp = tf.mul(add_opp, const2)
with tf.Session() a
浏览 4提问于2016-12-11得票数 4
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我在学习机器学习课程。我有一个简单的线性回归(LR)问题来帮助我适应TensorFlow。LR的问题是找到参数a和b，以便Y = a*X + b近似于(x, y)点云(为了简单起见，我自己生成了它)。
我正在用固定步长梯度下降(FSSGD)来解决这个LR问题。我使用TensorFlow实现了它，但我注意到它在GPU和CPU上都非常慢。因为我很好奇，所以我自己在Python/NumPy中实现了FSSGD，正如预期的那样，运行速度要快得多，大约如下：
10倍于TF@CPU20倍于TF@GPU
如果TensorFlow这么慢，我无法想象这么多人正在使用这个框架。所以我肯定做错什么了。有人能帮我吗，这
浏览 3提问于2020-12-29得票数 5
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1回答
Tensorflow几乎没有基准工具：
对于和
关于.pb基准测试工具的参数，我有几个问题：
num_threads与单线程实验的并行运行次数有关还是与tensorflow使用的内部线程有关？
在为桌面构建工具时，是否可以使用GPU，即不能用于移动设备？如果是，如何确保GPU不被使用？
关于结果解释的问题也很少：
结果输出中的count是什么？Timings (microseconds): count=与--max_num_runs参数的关系如何？
示例：
Run --num_threads=-1 --max_num_runs=1000:
2019-03-2
浏览 0提问于2019-03-20得票数 0
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5回答
不能让火把与张紧板一起工作
、、、、
我正在学习本教程，用张应力板来设置pytorch (v1.3.0到conda)
但在台阶上
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# default `log_dir` is "runs" - we'll be more specific here
writer = SummaryWriter('runs/fashion_mnist_experiment_1')
我一直在犯错误
---------------------------------------------------------
浏览 21提问于2019-11-04得票数 19
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Tensorboard可以可视化tensorflow图的多个运行，方法是将每个运行存储在日志目录的子目录中。例如，提供了以下示例：
experiments/
experiments/run1/
experiments/run1/events.out.tfevents.1456525581.name
experiments/run1/events.out.tfevents.1456525585.name
experiments/run2/
experiments/run2/events.out.tfevents.1456525385.name
/tensorboard --logdir=expe
浏览 15提问于2016-08-19得票数 0
回答已采纳
在上学习了本教程之后，我已经能够使用TensorBoard成功地保存和查看数据。是否可以使用TensorBoard以外的其他工具打开此数据？
顺便说一下，我的应用程序是进行非策略学习。我目前正在使用SummaryWriter保存每个状态-动作-奖励元组。我知道我可以手动存储/训练这些数据，但我认为使用TensorFlow内置的日志记录功能来存储/加载这些数据会更好。
浏览 0提问于2016-04-19得票数 21
中的教程pytorch.org出现错误：TensorBoard logging requires TensorBoard version 1.15 or above，但我已经安装了TensorBoard。代码如下： #from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from tensorboardX import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('runs/fashion_mnist_experiment_1')
#get some random training images
da
浏览 892提问于2020-08-11得票数 1
回答已采纳
当我尝试运行mnist_with_summaries.py时，我会得到以下错误：
追溯(最近一次调用)：文件"/home/rob/tf_from_source/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_with_summaries.py"，行110，在tf.app.run()文件"/home/rob/.virtualenvs/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/default/_app.py"，行30，在run
浏览 4提问于2016-03-30得票数 0
这些是示例代码。
import tensorflow as tf
const1 = tf.constant(2)
const2 = tf.constant(3)
add_op = tf.add(const1,const2)
mul_op = tf.mul(add_op,const2)
with tf.Session() as sess:
result,result2 = sess.run([mul_op,add_op])
print(result)
print(result2)
tf.train.SummaryWriter('./',sess.graph)
它显示这样的
浏览 1提问于2017-06-03得票数 0
回答已采纳
我正在使用TensorFlow的急切执行，并且我想可视化TensorBoard中的嵌入。我使用以下代码来设置可视化：
self._writer = tf.contrib.summary.create_file_writer('path')
embedding_config = projector.ProjectorConfig()
embedding = embedding_config.embeddings.add()
embedding.tensor_name = self._word_embeddings.name
embedding.metadata_path = &#
浏览 7提问于2018-08-31得票数 3
1回答
在训练我的模型的每一轮中，我都会生成一个我想要可视化的数组vals。我如何在Tensorboard中绘制这个？SummaryWriter.add_scalar似乎还不够。 我在谷歌上搜索了一下，我看到的唯一解决方案是创建一个matplotlib图形，然后将其发送到tensorboard。理想情况下，我希望避免这种情况。 我在PyTorch中使用Tensorboard摘要写入器(而不是直接使用Tensorflow )。
浏览 12提问于2020-11-03得票数 0
我试着用拉力板训练一个模特。在执行时，我得到了以下错误：
$ python train.py Traceback (most recent call last): File "train.py", line 6, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "C:\Users\91960\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__
浏览 21提问于2021-12-29得票数 34
我正试着习惯于拉伸板，我用pytorch编码我的模型。但是，当我试图使用add_graph()函数查看我的模型时，我得到了以下内容：
将此作为测试代码：
import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
class Net(nn.Module):
def __init__(self
浏览 9提问于2019-10-10得票数 1
我尝试在Windows10机器上运行本系列视频1.3中的代码。我使用的是来自Miniconda3发行版的Python3.764位VScode集成开发环境。我已经解决了tensorflow、tensorboard和Cuda版本之间的许多配置错误，并生成了一个运行文件。从目录中运行tensorboard --logfile=./runfile现在运行时没有错误，但它什么也不做。没有输出URL，当我尝试从Firefox浏览器打开localhost:6006时，它找不到它。我喜欢拼图，但现在我很沮丧。 from __future__ import absolute_import
from __fut
浏览 13提问于2020-04-25得票数 0
1回答
我使用Pycharm与python3.9，torch 1.8.1+cu111和张力板2.6.0。当我试图通过以下方式导入SummaryWriter时：
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
我得到以下错误：
*Traceback (most recent call last):
File "/data/heisery/Yaronhome/PycharmProjects/CSSC_pytorch/tensorboard.py", line 18, in <module>
from torch.u
浏览 8提问于2022-07-01得票数 1
我试图使用tensorflow的SummaryWriter，但是它似乎不编写事件、图像或直方图来文件。不过，它确实会将图形写入文件(然后我可以在tensorboard中看到)，至少表明tensorboard和SummaryWriter知道我的logdir在哪里。
下面是我的(简化)代码，被省略的代码块分解：
sess = tf.Session()
W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5,5,3, hidden1_size], stddev = 0.01), name = 'W_conv1')
b_conv1 = tf.Varia
浏览 2提问于2016-03-28得票数 2
我试图在Nvidia K80上增加CNN模型的batch_size时，遇到了以下错误：
2017-08-07 20:33:38.573318: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:217] Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 3.04GiB. The caller indicates that this is not a failure, but may mean that there could be performance gains if mo
浏览 3提问于2017-08-07得票数 0
回答已采纳
tensorflow中有api函数，string_input_producer函数，tf.train.string_input_producer(string_tensor，num_epochs=None，shuffle=True，seed=None，capacity=32，name=None)这里的eporchs是什么意思，和在eporch中的the是一样的意思吗？
浏览 0提问于2016-05-09得票数 2
我正在尝试运行教程：
我得到以下错误消息：
root@db411995c219:~/pjh# python fully_connected_feed.py
Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Traceback (most recent call last):
File "full
浏览 0提问于2016-06-22得票数 0
我在想怎么操作拉力板。
我看了这里的演示：
它在我的笔记本电脑上运行得很好。
其中大部分对我来说都是有意义的。
所以，我写了一个简单的tensorflow演示：
# tensorboard_demo1.py
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
with tf.name_scope('scope1'):
y1 = tf.constant(22.9) * 1.1
tf.scalar_summary('y1 scalar_summary', y1)
train_writer = tf.train.S
浏览 12提问于2016-08-01得票数 2
回答已采纳
1回答
这是我已经实现的用手检测图像肤色的代码，但是检查每个photo...Does需要大约5分钟--任何人都知道如何以更快的方式实现它?谢谢！
using (Bitmap SampleImage = (Bitmap)Image.FromFile (path)) {
for (int x = 0; x < SampleImage.Width; x++) {
for (int y = 0; y < SampleImage.Height; y++) {
Color pixelColor = SampleImage.GetPixel (x, y)
浏览 2提问于2013-12-29得票数 2
回答已采纳
1回答
Gensim相当于训练步骤
、、、、
gensim Word2Vec是否有一个选项相当于这里的TensorFlow word2vec示例中的"training steps“：？如果不是，gensim使用的默认值是什么？gensim参数iter是否与训练步骤相关？
TensorFlow脚本包括这一部分。
with tf.Session(graph=graph) as session:
# We must initialize all variables before we use them.
init.run()
print('Initialized')
average_lo
浏览 2提问于2017-10-31得票数 1
1回答
将字数向量反变换为原始文档
、、、、
我正在训练一个简单的文本分类模型(目前使用scikit-learn)。使用我使用的词汇表将我的文档样本转换为单词计数向量
CountVectorizer(vocabulary=myDictionaryWords).fit_transform(myDocumentsAsArrays)
来自sklearn.feature_extraction.text。
这很有效，我可以随后将这个单词计数向量作为特征向量来训练我的分类器。但我不知道的是，如何将这些字数统计向量逆变换为原始文档。CountVectorizer确实有一个函数inverse_transform(X)，但它只返回唯一的非零令牌。
据我所知
浏览 10提问于2017-07-13得票数 2
2回答
如果满足某些条件，我会使用回调来停止训练过程。我想知道如何访问由于回调而停止训练的纪元编号。 import numpy as np
import random
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
class stopAtLossValue(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_batch_end(self, batch, logs={}):
eps = 0.01
if logs.get(
浏览 58提问于2021-10-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在从事一个利用OpenStreetMap从卫星图像(使用Tensorflow对象检测数据作为标签)检测建筑物的项目。最近，我升级到Tensorflow 2，并从EfficientDet D4中选择了模范动物园。
我根据我的数据训练(微调)这个预先训练过的模型。在整个培训过程中，我一直使用模型的当前状态进行预测。重点是看看模型的性能如何通过培训得到更好的效果。
问题:在验证数据集中预测建筑物的能力根本没有提高。事实上，情况越来越糟了！然而，训练期间的损失却在不断减少。
下面是一个例子--蓝色是在不到一个时代之后对模型的预测，而红色则是模型训练得更多的预测：
📷
对我来说，这没有任何意义。我花
浏览 0提问于2020-09-13得票数 1
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1回答
我使用tensorflow提供的seq2seq库构建了一个seq2seq.py模型。在进行任何训练之前，我想要在张拉板中可视化我未经训练的模型的图形网络，但是它不想显示这个。
下面是一个很小的例子来重现我的问题。有人知道为什么这不起作用吗？你能想象一个模型的抓取是经过训练的吗？
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.models.rnn import rnn_cell
from tensorflow.models.rnn import seq2seq
encoder_inputs = []
decoder_inp
浏览 1提问于2015-11-18得票数 3
回答已采纳
我有一个TensorFlow模型，这个模型的一部分评估了精度。accuracy只是tensorflow图中的另一个节点，它接受logits和labels。
当我想要描绘训练的准确性时，这很简单:我有如下内容：
tf.scalar_summary("Training Accuracy", accuracy)
tf.scalar_summary("SomethingElse", foo)
summary_op = tf.merge_all_summaries()
writer = tf.train.SummaryWriter('/me/mydir/'
浏览 5提问于2016-10-20得票数 30
回答已采纳
1回答
超装指示
、、
我正在训练一个图像识别模型使用盗梦空间和转移学习，基于Tensorflow的诗人教程。
我已经运行了500 K的步骤，希望看到最佳的步骤数之前，过度训练的阶层。下面的张板图显示了我的训练精度稳步提高，但是验证精度已经稳定在70K级左右。我的理解是，当它开始过度训练时，验证的准确性就会开始下降。
在下面的图表中，我的最佳步数是多少? 70k步还是260 k？
浏览 0提问于2018-05-05得票数 2
回答已采纳
我想实现一个算法，允许在TensorFlow中进行并行实现。我的问题是，parallel_iterations、swap_memory和maximum_iterations的参数实际上是做什么的，根据情况它们的值是什么。具体地说，在TensorFlow网站的文档中，说parallel_iterations是允许并行运行的迭代次数。这个数字是线程的数量吗？什么时候应该允许CPU-GPU交换内存?原因是什么？这种选择的优点和缺点是什么？maximum_iterations的用途是什么？它可以与parallel_iterations结合使用吗？
浏览 1提问于2018-11-28得票数 1
我有大量的数学，我需要努力来评估我的神经网络的损失和准确性，其中大部分我不知道如何在tensorflow中执行，因为复杂的索引挑战。我的神经网络由一个RNN组成；由于RNNs的性质，如果我选择通过在tensorflow之外计算的上一次迭代的损失/准确性，并使用它作为损失指示符而不是当前的迭代，那么性能会下降吗？
我怀疑我会很好，因为RNN的目的是使用过去的数据来影响未来的决策，但是我将要传递的损失将与神经网络在现在所做的决定没有直接的关系。因此，如果做出正确的决定，我可能会蒙受巨大损失.无论如何，这是可以发生的，但是如果我选择走这个方向的话，它会放大它发生的可能性。
专业人士？犯人？选择这么做
浏览 0提问于2018-02-12得票数 0
回答已采纳
假设我有这样一个场景：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
x = tf.random_normal([])
tf.scalar_summary('x', x)
merged = tf.merge_all_summaries()
sw = tf.train.SummaryWriter('.', sess.graph)
summaries = []
for i in range(100):
summary = sess.run(merged)
sw.add_summary(summary, i/1
浏览 3提问于2016-09-09得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用tensorflow服务docker日志在splunk中创建一些仪表板。它为每个事件返回两个度量，我不确定它们的区别或含义，"direct_session_runs“和"graph_runs” 我已经尝试在tf文档中查找，但是我没有看到值是什么的解释。我最初认为它们应该是相同的，但我看到它们偶尔会出现分歧。 # TYPE :tensorflow:core:direct_session_runs counter
:tensorflow:core:direct_session_runs{} 82
# TYPE :tensorflow:core:graph_runs
浏览 14提问于2019-09-17得票数 2
import tensorflow as tf
def activation(e, f, g):
return e + f + g
with tf.Graph().as_default():
a = tf.constant([5, 4, 5], name='a')
b = tf.constant([0, 1, 2], name='b')
c = tf.constant([5, 0, 5], name='c')
res = activation(a, b, c)
init = tf.initialize_all_var
浏览 0提问于2016-03-06得票数 8
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