为什么我要使用摘要，我可以从中得到什么？

Question

我正在学习深造和拉伸板，几乎是示例代码使用摘要。

1. 我想知道为什么我需要使用变量摘要。
2. 它们是许多类型的汇总数据，如min、max、平均值、变化等。在典型情况下，我应该使用什么？
3. 如何分析，从这些汇总图中可以得到什么？

谢谢:D

Answer 1

在Tensorboard上有一个非常棒的视频教程(https://www.youtube.com/watch?v=eBbEDRsCmv4)，它描述了几乎所有关于Tensorboard (图表、摘要等)的内容。

Answer 2

1. 变量摘要(标量、直方图、图像、文本等)有助于跟踪学习过程中的模型。例如，tf.summary.scalar('v_ loss '，validation_loss)将在每次调用汇总op时在损失曲线上添加一个点，从而使您大致了解模型是否已经收敛以及何时停止。
2. 这取决于您的变量类型。对于损失这样的值，tf.summary.scalar显示跨时代的趋势；对于层中的权值这样的变量，最好使用tf.summary.histogram来表示整个权重分布的变化；我通常使用tf.summary.image和tf.summary.text来检查我的模型在不同时期生成的图像/文本。
3. 图显示了模型的结构和通过每个op的张量的大小。在开始的时候，我发现很难在图表演示中很好地组织操作，并从中学到了很多关于可变范围的知识。另一个答案是为初学者提供一个伟大的教程的链接。