我有一些非常大的tensorflow摘要。如果这些文件是用张卡绘制的,我可以从它们下载CSV文件。
然而,使用拉伸板来绘制这些图需要很长时间。我在医生们中发现,有一种方法可以直接在Python中读取摘要。此方法为summary_iterator,可用于以下几个方面:
import tensorflow as tf
for e in tf.train.summary_iterator(path to events file):
print(e)我可以使用这个方法直接创建CSV文件吗?如果是的话,我怎样才能做到呢?这样可以节省很多时间。
发布于 2017-06-04 10:28:26
一种可能的方法是这样做:
from tensorboard.backend.event_processing import event_accumulator
import numpy as np
import pandas as pd
import sys
def create_csv(inpath, outpath):
sg = {event_accumulator.COMPRESSED_HISTOGRAMS: 1,
event_accumulator.IMAGES: 1,
event_accumulator.AUDIO: 1,
event_accumulator.SCALARS: 0,
event_accumulator.HISTOGRAMS: 1}
ea = event_accumulator.EventAccumulator(inpath, size_guidance=sg)
ea.Reload()
scalar_tags = ea.Tags()['scalars']
df = pd.DataFrame(columns=scalar_tags)
for tag in scalar_tags:
events = ea.Scalars(tag)
scalars = np.array(map(lambda x: x.value, events))
df.loc[:, tag] = scalars
df.to_csv(outpath)
if __name__ == '__main__':
args = sys.argv
inpath = args[1]
outpath = args[2]
create_csv(inpath, outpath)请注意,这段代码将把整个事件文件加载到内存中,所以最好在集群上运行。有关EventAccumulator的EventAccumulator参数的信息,请参阅这个问题。
另外一个改进可能是不仅存储每个标量的value,而且还存储step。
注意,TF的最新版本更新了代码片段。用于TF < 1.1的使用以下导入:
from tensorflow.tensorboard.backend.event_processing import event_accumulator as evahttps://stackoverflow.com/questions/44352640
复制相似问题