如何通过y1summary捕获对y1的更改？

Question

世界,

我想更熟悉Tensorboard API。

我研究了我在这里找到的脚本：

https://www.tensorflow.org/code/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_with_summaries.py

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：

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

with tf.name_scope('scope0'):
  y1 = tf.Variable(1.1)
  # I should intialize:
  sess.run(tf.initialize_all_variables())
  tf.scalar_summary('y1summary', y1)

merged       = tf.merge_all_summaries()
train_writer = tf.train.SummaryWriter('/tmp/tb4',sess.graph)
step_i       = 0

summary,out1 = sess.run([merged,y1])
train_writer.add_summary(summary, step_i)

step_i += 1
y1   = y1 - 1.1
summary,out1 = sess.run([merged,y1])
train_writer.add_summary(summary, step_i)

step_i += 1
y1   = y1 + 2.1
summary,out1 = sess.run([merged,y1])
train_writer.add_summary(summary, step_i)

train_writer.close()

因此，我使用这个shell命令运行上面的脚本：

python tensorboard_demo4.py

并且运行时没有任何错误。

接下来，我运行Tensorboard：

tensorboard --log=/tmp/tb4

它运行时没有错误。

但是当我查看events选项卡时，Tensorboard显示y1summary的常量值。

​

​

所以，我不了解Tensorboard的一些基本情况。

如何增强上述脚本，使Tensorboard通过y1summary显示对y1的更改？

Answer 1

尝尝这个

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

with tf.name_scope('scope0'):
  y1 = tf.Variable(1.1)
  # I should intialize:
  sess.run(tf.initialize_all_variables())
  tf.scalar_summary('y1summary', y1)

merged       = tf.merge_all_summaries()
train_writer = tf.train.SummaryWriter('/tmp/tb4',sess.graph)
step_i       = 0

summary,out1 = sess.run([merged,y1])
train_writer.add_summary(summary, step_i)

step_i += 1
sess.run(y1.assign(y1 - 1.1))
summary,out1 = sess.run([merged,y1])
train_writer.add_summary(summary, step_i)

step_i += 1
sess.run(y1.assign(y1 + 2.1))
summary,out1 = sess.run([merged,y1])
train_writer.add_summary(summary, step_i)

train_writer.close()

基本上，您需要将新值赋给要捕获摘要的变量(在本例中为y1)。