def build_summaries(self, logdir): # Create summary writer to write summaries to disk if not os.path.exists(logdir): os.makedirs(logdir) self.summary_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, self.sess.graph) # Create summary op to save episode reward to Tensorboard log self.ep_reward_var = tf.Variable(0.0, trainable=False, name=('ep_reward_agent_%02d'%self.n_agent)) tf.summary.scalar("Episode Reward", self.ep_reward_var) self.summary_op = tf.summary.merge_all() # Initialise reward var - this will not be initialised with the other network variables as these are copied over from the learner self.init_reward_var = tf.variables_initializer([self.ep_reward_var])
时间: 2024-02-15 13:27:27 浏览: 23
这段代码的作用是构建 Tensorflow 的可视化工具 Tensorboard 所需的日志文件,记录每个 episode 的奖励值,并将其保存到 Tensorboard 日志中,方便后续分析与调试。其中,`logdir` 参数指定了日志文件的保存路径,`self.summary_writer` 对象将日志写入磁盘,`self.ep_reward_var` 记录每个 episode 的奖励,`tf.summary.scalar` 函数创建了一个 Tensorboard 可视化的标量数据,`self.summary_op` 将所有的可视化数据合并为一个操作,`self.init_reward_var` 初始化奖励变量。
相关问题
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'merge_all_summaries'
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'merge_all_summaries' 是一个错误提示,意味着在使用 TensorFlow 库时,尝试访问 'merge_all_summaries' 属性时出现了问题。这个属性在较新版本的 TensorFlow 中已经被移除或更改了。
在较新的 TensorFlow 版本中,可以使用 'tf.summary.merge_all()' 来代替 'merge_all_summaries'。这个函数用于将所有的摘要操作合并到一个操作中。
如果你遇到了这个错误,可以尝试更新 TensorFlow 到最新版本,并将 'merge_all_summaries' 替换为 'tf.summary.merge_all()'。
AttributeError: module 'tensorboard.summary._tf.summary' has no attribute 'merge'
回答: 这个错误是因为在TensorFlow中的版本更新后,一些函数的名称发生了变化。根据引用[1]中的信息,可以看到在旧版本中使用的函数tf.train.SummaryWriter()、tf.merge_all_summaries()、tf.histogram_summary()、tf.scalar_summary()、tf.image_summary()、tf.audio_summary()和tf.merge_summary()在新版本中已经被更改为tf.summary.FileWriter()、tf.summary.merge_all()、tf.summary.histogram()、tf.summary.scalar()、tf.summary.image()、tf.summary.audio()和tf.summary.merge()。所以,你需要将代码中的旧函数名称替换为新的函数名称来解决这个错误。另外,根据引用[2]中的信息,还可能是因为传递给'MergeSummary'操作的输入类型不匹配,你需要确保传递给该操作的输入是字符串类型。最后,根据引用[3]中的信息,你可以通过在终端中运行命令"tensorboard --logdir='logs/'"来启动TensorBoard,并在浏览器中访问"http://gden-dl:6006"来查看TensorBoard的结果。