tf.summary.histogram

Записывает сводку гистограммы.

tf.summary.histogram(
    name, data, step=None, buckets=None, description=None
)

См. также tf.summary.scalar, tf.summary.SummaryWriter.

Записывает гистограмму в текущий сводный файл записи, для последующего анализа в панелях «Гистограммы» и «Распределения» TensorBoard (данные, записанные с помощью этого API, будут отображаться в обоих местах). Как и tf.summary.scalar точки, каждая гистограмма связана с step и name. Все гистограммы с одинаковым name образуют временной ряд гистограмм.

Гистограмма вычисляется по всем элементам заданного Tensor без учета его формы или ранга.

В этом примере записываются 2 гистограммы:

w = tf.summary.create_file_writer('test/logs')
with w.as_default():
    tf.summary.histogram("activations", tf.random.uniform([100, 50]), step=0)
    tf.summary.histogram("initial_weights", tf.random.normal([1000]), step=0)

Часто используемый случай — это проверка изменяющихся паттернов активации (или их отсутствия) на определённых слоях нейронной сети в течение времени.

w = tf.summary.create_file_writer('test/logs')
with w.as_default():
for step in range(100):
    # Generate fake "activations".
    activations = [
        tf.random.normal([1000], mean=step, stddev=1),
        tf.random.normal([1000], mean=step, stddev=10),
        tf.random.normal([1000], mean=step, stddev=100),
    ]

    tf.summary.histogram("layer1/activate", activations[0], step=step)
    tf.summary.histogram("layer2/activate", activations[1], step=step)
    tf.summary.histogram("layer3/activate", activations[2], step=step)