tensorboard上显示的标量摘要不正确
TensorBoard是一个用于可视化TensorFlow模型训练过程和结果的工具。标量摘要（Scalar Summary）是TensorBoard中的一种可视化方式，用于展示训练过程中的标量数据，如损失函数、准确率等。
当tensorboard上显示的标量摘要不正确时，可能有以下几个原因：
- 数据采集错误：标量摘要的数据可能没有正确地被采集或记录。在TensorFlow中，可以使用
tf.summary.scalar()函数将标量数据添加到摘要中，确保在训练过程中正确地记录了需要展示的标量数据。 - 数据传递错误：在模型训练过程中，可能存在数据传递错误，导致标量摘要的数值不正确。检查模型训练代码，确保正确地传递了需要展示的标量数据。
- 数据处理错误：在模型训练过程中，可能存在数据处理错误，导致标量摘要的数值不正确。检查数据预处理代码，确保数据被正确处理并传递给模型。
- 模型计算错误：模型本身可能存在计算错误，导致标量摘要的数值不正确。检查模型代码，确保模型计算的正确性。
针对以上问题，可以采取以下解决方法：
- 检查数据采集和记录代码，确保正确地使用
tf.summary.scalar()函数记录标量数据。 - 检查模型训练代码，确保正确地传递需要展示的标量数据。
- 检查数据预处理代码，确保数据被正确处理并传递给模型。
- 检查模型代码，确保模型计算的正确性。
如果问题仍然存在，可以尝试使用TensorBoard提供的其他可视化方式，如直方图摘要（Histogram Summary）或图像摘要（Image Summary），来展示模型训练过程中的数据。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云TensorFlow：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow
- 腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
- 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云物联网通信（IoT Hub）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
- 腾讯云移动推送（TPNS）：https://cloud.tencent.com/product/tpns
相关·内容
我正在使用TensorFlow r1.0和图形处理器Nvidia Titan X训练一个类似盗梦空间的模型。
我添加了一些摘要操作来可视化训练过程，使用如下代码：
def variable_summaries(var):
"""Attach a lot of summaries to a Tensor (for TensorBoard visualization)."""
with tf.name_scope('summaries'):
mean = tf.reduce_mean(var)
浏览 9提问于2017-02-23得票数 7
我正在尝试用TensorFlow训练一个模型，然后获得损失图。我正在使用下面的代码片段：
for step in range(NUM_BATCHES):
img, lbl = sess.run([batch_images, batch_labels])
_, loss_value = sess.run([train_op, cost], feed_dict={X: img, Y: lbl, p_keep_conv: 0.8, p_keep_hidden: 0.5})
print("Step %d, loss %1.5f" % (step, loss_va
浏览 4提问于2017-07-24得票数 0
回答已采纳
为了调试目的，我希望在训练过程的每一步都可视化NN的输出向量。
我尝试将TensorBoard与tf.summary.tensor_summary一起使用：
available_outputs_summary = tf.summary.tensor_summary(name='Probability of move', tensor=available_outputs)
在每个迭代步骤中，我都会编写这样的代码：
summary_str = available_outputs_summary.eval(feed_dict={X: obs})
file_writer.add_sum
浏览 1提问于2018-04-02得票数 0
回答已采纳
我对TensorFlow 1.x非常熟悉，我正在考虑在即将到来的项目中切换到TensorFlow 2。我在理解如何使用TensorBoard日志编写标量时遇到了一些困难，使用的是热切的执行(使用 )。
问题描述
在tf1中，您将创建一些摘要操作(您想要存储的每件东西都有一个op )，然后将其合并到一个op中，在会话中运行合并的op，然后使用FileWriter对象将其写入文件。假设sess是我们的tf.Session()，下面可以看到这样做的一个例子：
# While defining our computation graph, define summary ops:
# ... some
浏览 0提问于2019-07-10得票数 12
回答已采纳
1回答
张量板不显示标量
、、、
我用多层感知器写了mnist代码。但是它没有显示精度和损失函数的标量。(但它成功地显示了一个模型的图形)如果你知道，你能给我一个线索吗？Tensorflow版本:1.2.0
这些是我想在Tensorboard中展示的函数。
def loss(label,y_inf):
# Cost Function basic term
with tf.name_scope('loss'):
cross_entropy = -tf.reduce_sum(label * tf.log(y_inf))
tf.summary.scalar("cross
浏览 0提问于2017-10-15得票数 1
在TensorFlow社区Git存储库上执行教程
在命令面板中运行tensorboard --logdir=path/to/logs时，在上启动TensorBoard b'47‘。
然后，当我去探险家，看看它带来的板，没有发现标量数据。我不知道我错过了什么。
代码的副本，正如我在Python脚本中看到的那样：
import tensorflow as tf
import numpy as np
raw_data = np.random.normal(10, 1, 100)
alpha = tf.constant(0.05)
curr_value = tf.placeholder(t
浏览 0提问于2017-06-03得票数 3
回答已采纳
我想在Tensorboard中可视化我的模型图，以检查我是否正确实现了我的模型。
我正在通过继承tf.keras.Layer和tf.keras.Model类来实现我自己的模型，它看起来像这样(把所有不必要的东西都去掉了)：
class My_Model(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(Model_C_1, self).__init__()
# actually here is much more, but this is not important.
def build(self, inpu
浏览 4提问于2021-01-14得票数 3
我试着用Tensorboard来想象我的训练过程。我的目的是，当每个时代结束时，我想使用整个验证数据集来测试网络的准确性，并将这个准确性结果存储到一个摘要文件中，以便我可以在Tensorboard中可视化它。
我知道Tensorflow有summary_op来做这件事，但是在运行sess.run(summary_op)代码时，它似乎只适用于一个批处理。我需要计算整个数据集的准确性。多么?
有什么例子可以做吗？
浏览 2提问于2016-11-22得票数 5
我计划在中使用准备好的矢量数据(而不是由TensorFlow训练的数据)从Google中的笔记本(而不是在web浏览器中上传TSV文件)进行嵌入可视化。
我尝试了中提供的代码
from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector
LOG_DIR='test_log'
# Create randomly initialized embedding weights which will be trained.
N = 10000 # Number of items (vocab size).
D = 200 #
浏览 0提问于2019-04-23得票数 1
1回答
如何在张板上绘制权重直方图？
、、、、
我有一个train.py和一个model.py的三维分类深度学习模型。我在model.py中定义了模型。在train.py中，我从model.py导入模型并开始培训。
我使用tf.summary.scalar函数在train.py中可视化训练的丢失或准确性。
然而，当我试图绘制体重直方图时，我遇到了麻烦。我找到了tf.summary.histogram函数，但是我不知道把这个函数放在哪里(在train.py还是model.py中？)。
在model.py中，我使用tf.contrib.layers函数定义了层。(对不起，我的英语水平很差)
PS
我将模型保存为.ckpt格式。我可以通过加载这个
浏览 2提问于2018-10-15得票数 2
回答已采纳
6回答
我是tensorflow的新手，我遵循这个来学习这个框架。
现在，我试图使用 tensorboard 来可视化我的图形，但是我得到了一个空白页面，没有任何结果。
我用来可视化图形的代码是：
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import numpy as np
def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None):
# add one more layer and return the outpu
浏览 16提问于2017-04-07得票数 2
回答已采纳
2回答
损失从一开始就等于0
、、、
我正在尝试使用Tensorflow进行泰坦尼克号Kaggle比赛。
我的预处理后的训练数据如下所示：
data_x:
PassengerId Pclass Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin \ Embarked
1 2 1 1 38.0 1 0 500 71.2833 104
2 3 3 1 26.0 0 0 334 7.9250 0
3
浏览 13提问于2017-08-18得票数 1
我正在尝试使用Tensorboard，但每次使用Tensorflow运行任何程序时，当我转到localhost:6006查看可视化时都会出现错误
以下是我的代码
a = tf.add(1, 2,)
b = tf.multiply(a, 3)
with tf.Session() as sess:
writer = tf.summary.FileWriter("output", sess.graph)
print(sess.run(b))
writer.close()
当我转到命令提示符并输入
tensorboard --logdir=C:\path\to
浏览 425提问于2017-11-05得票数 25
回答已采纳
通过demo sdk测试，请求的地址为：
https://wenzhi.api.qcloud.com/v2/index.php?Action=TextSensitivity&Nonce=1566788941&Region=bj&RequestClient=SDK_JAVA_2.0.5&SecretId=AKIDvkP0KTHhYEnEUZaAg1FIArcEfv54mVwC&Signature=KV7gv%2Fp0DkhaHoIy6RVAzmatWSg%3D&Timestamp=1519884320&content=bao%E5%A4%9
浏览 592提问于2018-03-01
我是tensorflow和tensorboard实现的新手。这是我第一次使用tensorflow在MNIST数据上实现logistic regression。我已经成功地实现了对数据的逻辑回归，现在我尝试使用tf.summary .fileWriter将摘要记录到日志文件中。
下面是影响摘要参数的代码
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(None, 784))
y = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(None, 10))
loss_op = tf.losses.mean_squared_er
浏览 1提问于2019-03-07得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在使用Amazon Sagemaker使用Tensorflow训练一个模型，我希望能够在作业运行时监视训练进度。但是，在训练期间，不会将Tensorboard文件输出到S3，只有在完成训练作业后，才会将文件上载到S3。训练完成后，我可以下载这些文件，并看到Tensorboard在整个训练过程中都正确地记录值，尽管在训练完成后只在S3中更新了一次。
我想知道为什么Sagemaker在整个培训过程中没有将Tensorboard信息上传到S3？
以下是我在Sagemaker上的笔记本中的代码，它开始了培训工作
import sagemaker
from sagemaker.tensorflow
浏览 2提问于2021-01-14得票数 3
我正试图用Tensorflow编写一个脚本来训练一个网络。我有一些要求：
我需要使用FIFOqueue加载培训数据集和验证数据集；培训数据集的num_epoches设置为10，但验证数据集的num_epoches仅设置为1，因为在测试中，我们只需要运行整个验证数据集一次。
我需要测试网络经过几个培训步骤与验证数据集，而不是在一个单独的脚本使用检查点文件保存的培训脚本；
我需要将loss、accuracy_validation数据存储到摘要文件中，以便在Tensorboard中可视化。
然而，
我发现每次运行代码sess.run(summary_op)时，它实际上都会触发
浏览 5提问于2016-11-21得票数 0
3回答
我使用tensorflow上的tflearn包装器来构建模型，并希望将元数据(标签)添加到结果的嵌入可视化中。在运行metadata.tsv文件之后，是否有方法将其链接到保存的检查点？
我在检查点摘要的日志中创建了一个projector_config.pbtxt文件，metadata.tsv位于同一个文件夹中。配置如下所示：
embeddings {
tensor_name: "Embedding/W"
metadata_path: "C:/tmp/tflearn_logs/shallow_lstm/"
}
并使用docs - 中的代码创建。
我已经注释
浏览 13提问于2017-01-17得票数 5
回答已采纳
问题
在我的递归模型(顺序二进制分类器)中，在每个时间步骤t中，我需要执行以下输入转换：
[32 x 4] --> [32 x 100]
所以，如果我的序列长度是3，我应该有：
[32 x 4] --> [32 x 100]
[32 x 4] --> [32 x 100]
[32 x 4] --> [32 x 100]
我用线性变换xW + b对[32 x 4]张量在每个时间步长t上进行了计算。该模型的工作火炬实现显示了线性weigth的平均随时代的变化而变化：
Epoch #1
0.0012639100896195
0.0012639100896195
0
浏览 1提问于2018-03-21得票数 2
回答已采纳
我正在自定义来自Tensorflow的示例的代码，通过添加额外的密集层、辍学、动量梯度下降等来对我自己的图像进行训练。
我想向Tensorboard添加一个混淆矩阵，所以我遵循了 post中的第一个答案(Jerod's) (我也尝试了第二个答案，但遇到了一些调试问题)，并在add_evaluation_step函数中添加了几行代码。所以现在看起来：
def add_evaluation_step(result_tensor, ground_truth_tensor):
with tf.name_scope('accuracy'):
with tf.name
浏览 1提问于2018-04-19得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
