Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.compat.v1.summary.FileWriter

Записывает протоколы Summary в файлы событий.

tf.compat.v1.summary.FileWriter(
    logdir,
    graph=None,
    max_queue=10,
    flush_secs=120,
    graph_def=None,
    filename_suffix=None,
    session=None
)

Переход к TF2

Внимание: Этот API был разработан для TensorFlow v1. Продолжайте чтение, чтобы узнать, как перейти от этого API к эквиваленту в TensorFlow v2. Обратитесь к руководству по миграции TensorFlow v1 в TensorFlow v2 по адресу https://www.tensorflow.org/guide/migrate, чтобы узнать, как мигрировать остальную часть вашего кода.

Этот API несовместим с немедленным выполнением или tf.function. Для перехода на TF2, пожалуйста, используйте tf.summary.create_file_writer для управления сводками. Для указания шага сводки, вы можете управлять контекстом с tf.summary.SummaryWriter, который возвращается tf.summary.create_file_writer(). Либо вы можете использовать аргумент step функций сводок, таких как tf.summary.histogram. См. пример использования ниже.

Для подробного tf.summary руководства по миграции, пожалуйста, следуйте инструкциям на Страница по миграции использования tf.summary в TF 2.0.

Как сопоставить аргументы

Имя аргумента TF1 Имя аргумента TF2 Примечание
logdir logdir -
graph Не поддерживается -
max_queue max_queue -
flush_secs flush_millis Единица времени изменена с секунд на миллисекунды.
graph_def Не поддерживается -
filename_suffix filename_suffix -
name name -

Пример использования TF1 и TF2

TF1:

dist = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [100])
tf.compat.v1.summary.histogram(name="distribution", values=dist)
writer = tf.compat.v1.summary.FileWriter("/tmp/tf1_summary_example")
summaries = tf.compat.v1.summary.merge_all()

sess = tf.compat.v1.Session()
for step in range(100):
  mean_moving_normal = np.random.normal(loc=step, scale=1, size=[100])
  summ = sess.run(summaries, feed_dict={dist: mean_moving_normal})
  writer.add_summary(summ, global_step=step)

TF2:

writer = tf.summary.create_file_writer("/tmp/tf2_summary_example")
for step in range(100):
  mean_moving_normal = np.random.normal(loc=step, scale=1, size=[100])
  with writer.as_default(step=step):
    tf.summary.histogram(name='distribution', data=mean_moving_normal)

Описание

Класс FileWriter предоставляет механизм для создания файла событий в заданном каталоге и добавления сводок и событий в него. Класс обновляет содержимое файла асинхронно. Это позволяет программе обучения вызывать методы для добавления данных в файл непосредственно из цикла обучения, не замедляя обучение.

При создании с параметром tf.compat.v1.Session, FileWriter вместо этого формирует слой совместимости поверх новых сводок на основе графа, чтобы упростить использование нового написания сводок с существующим кодом, который ожидает экземпляр FileWriter.

Этот класс не потокобезопасен.

Аргументы
logdir Строка. Каталог, в котором будет записан файл событий.
graph Объект Graph, такой как sess.graph.
max_queue Целое число. Размер очереди для ожидающих событий и сводок.
flush_secs Число. Как часто, в секундах, следует сбрасывать ожидающие события и сводки на диск.
graph_def УСТАРЕВШЕ: Используйте аргумент graph вместо него.
filename_suffix Строка. Каждое имя файла событий суффиксруется с suffix.
session Объект tf.compat.v1.Session. См. подробности выше.
Возбуждает
RuntimeError Если вызвана с включенным немедленным выполнением.

Методы

add_event

Просмотреть исходный код

add_event(
    event
)

Добавляет событие в файл событий.

Аргументы
event Протокол Event.

add_graph

Просмотреть исходный код

add_graph(
    graph, global_step=None, graph_def=None
)

Добавляет Graph в файл событий.

Граф, описанный протоколом, будет отображен TensorBoard. Большинство пользователей передают граф в конструкторе вместо этого.

Аргументы
graph Объект Graph, такой как sess.graph.
global_step Число. Дополнительный глобальный счетчик шагов для записи с графом.
graph_def УСТАРЕЛО. Используйте параметр graph вместо него.
Возбуждает
ValueError Если в метод передаются и граф, и graph_def.

add_meta_graph

Просмотреть исходный код

add_meta_graph(
    meta_graph_def, global_step=None
)

Добавляет MetaGraphDef в файл событий.

MetaGraphDef позволяет запускать указанный граф с помощью saver.import_meta_graph().

Аргументы
meta_graph_def Объект MetaGraphDef, часто возвращаемый saver.export_meta_graph().
global_step Число. Дополнительный глобальный счетчик шагов для записи с графом.
Возбуждает
TypeError Если meta_graph_def не является экземпляром MetaGraphDef.

add_run_metadata

Просмотреть исходный код

add_run_metadata(
    run_metadata, tag, global_step=None
)

Добавляет метаданные для одного вызова session.run().

Аргументы
run_metadata Объект протокола RunMetadata.
tag Имя тега для этих метаданных.
global_step Число. Дополнительный глобальный счетчик шагов для записи со StepStats.
Возбуждает
ValueError Если предоставленный тег уже использовался для этого типа события.

add_session_log

Просмотреть исходный код

add_session_log(
    session_log, global_step=None
)

Добавляет протокол SessionLog в файл событий.

Этот метод оборачивает предоставленный сеанс в протокол Event и добавляет его в файл событий.

Аргументы
session_log Протокол SessionLog .
global_step Число. Дополнительное глобальное значение шага для записи со сводкой.

add_summary

Просмотреть исходный код

add_summary(
    summary, global_step=None
)

Добавляет протокол Summary в файл событий.

Этот метод оборачивает предоставленную сводку в протокол Event и добавляет её в файл событий.

Вы можете передать результат вычисления любого оператора сводки, используя tf.Session.run или tf.Tensor.eval, в эту функцию. В качестве альтернативы, вы можете передать протокол tf.compat.v1.Summary, который вы заполняете своими данными. Последнее обычно делается для отчёта о результатах оценки в файлах событий.

Аргументы
summary Протокол Summary, необязательно сериализованный как строка.
global_step Число. Дополнительное глобальное значение шага для записи со сводкой.

close

Просмотреть исходный код

close()

Сбрасывает файл событий на диск и закрывает его.

Вызовите этот метод, когда вам больше не нужен записьщик сводок.

flush

Просмотреть исходный код

flush()

Очищает файл событий в диске.

Вызовите этот метод, чтобы убедиться, что все ожидающие события были записаны в диск.

get_logdir

Просмотреть исходный код

get_logdir()

Возвращает каталог, в который будет записан файл событий.

reopen

Просмотреть исходный код

reopen()

Переоткрывает EventFileWriter.

Может быть вызван после close() для добавления дополнительных событий в тот же каталог. События будут помещены в новый файл событий.

Не выполняет никаких действий, если EventFileWriter не был закрыт.

__enter__

Просмотреть исходный код

__enter__()

Делает пригодным для использования с оператором "with".

__exit__

Просмотреть исходный код

__exit__(
    unused_type, unused_value, unused_traceback
)

Делает пригодным для использования с оператором "with".

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/summary/FileWriter

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API