解释这段代码tf.summary.FileWriter("logs/", self.sess.graph) self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) self.cost_his = []
时间: 2024-05-22 12:13:33 浏览: 29
这段代码是用来创建 TensorFlow 日志文件的,它可以帮助我们记录训练过程中的一些信息,例如损失的变化、准确率等。tf.summary.FileWriter("logs/", self.sess.graph) 创建了一个 FileWriter 对象,它可以将日志信息写入到指定目录下的文件中。self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) 是用来初始化 TensorFlow 的全局变量。self.cost_his = [] 是一个空列表,用于记录每次训练的损失值。
相关问题
module 'tensorflow' has no attribute 'histogram.summary'
在TensorFlow中,`histogram_summary`已经被弃用,并且在较新的版本中被替换为`tf.summary.histogram`。因此,当你尝试使用`histogram_summary`时,会出现`AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'histogram_summary'`的错误。
为了解决这个问题,你需要将`histogram_summary`替换为`tf.summary.histogram`。下面是一个示例代码:
```python
import tensorflow as tf
# 创建一个变量
x = tf.Variable(5, name='x')
# 创建一个直方图摘要
hist_summary = tf.summary.histogram('x_histogram', x)
# 其他操作和代码...
# 合并所有摘要
merged_summary = tf.summary.merge_all()
# 创建一个会话并运行摘要操作
with tf.Session() as sess:
# 初始化变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 创建摘要写入器
writer = tf.summary.FileWriter('logs/', sess.graph)
# 运行摘要操作
summary = sess.run(merged_summary)
# 将摘要写入文件
writer.add_summary(summary)
# 关闭摘要写入器
writer.close()
```
这段代码使用`tf.summary.histogram`创建了一个直方图摘要,并将其与其他摘要操作合并。然后,它创建了一个会话并运行了摘要操作。最后,它将摘要写入文件中。
tensorboard显示进度条
可以使用TensorBoard的`tf.summary.scalar`函数来显示进度条。下面是一个简单的例子:
```python
import tensorflow as tf
# 创建一个变量来跟踪训练步骤
global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)
# 在训练过程中,使用tf.summary.scalar来记录损失和准确率
loss = ...
accuracy = ...
tf.summary.scalar('loss', loss)
tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)
# 选择一个汇总操作来结合所有的汇总信息
merged_summary_op = tf.summary.merge_all()
# 在训练过程中,周期性地运行汇总操作
with tf.Session() as sess:
# 初始化变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 创建一个写入器,用于写入汇总信息
summary_writer = tf.summary.FileWriter('/tmp/tensorboard_logs', sess.graph)
# 训练循环
for i in range(1000):
# 运行训练操作,更新global_step
sess.run(train_op, feed_dict={...})
# 每100步记录一次汇总信息
if i % 100 == 0:
# 运行汇总操作,获取汇总信息
summary = sess.run(merged_summary_op, feed_dict={...})
# 将汇总信息写入文件
summary_writer.add_summary(summary, global_step=sess.run(global_step))
# 关闭写入器
summary_writer.close()
```
在上面的例子中,我们首先创建了一个变量`global_step`来跟踪训练步骤。然后,我们使用`tf.summary.scalar`函数来记录损失和准确率,并选择一个汇总操作来结合所有的汇总信息。在训练过程中,我们周期性地运行汇总操作,并将汇总信息写入文件。最后,我们关闭写入器。
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