翻译代码:self.writer = tf.summary.FileWriter(self.output_dir, flush_secs=60)
时间: 2024-05-26 07:13:26 浏览: 15
这段代码的作用是创建一个用于TensorFlow可视化的文件记录器,将训练过程中的变量和摘要数据写入指定目录下的文件中。
具体解释如下:
- `self.writer`:创建一个文件记录器对象。
- `tf.summary.FileWriter`:是TensorFlow中的一个类,用于将训练过程中的变量和摘要数据写入文件中。
- `self.output_dir`:指定文件记录器所写入的目录。
- `flush_secs=60`:指定每隔60秒将数据写入磁盘,避免数据过多时出现内存溢出等问题。
相关问题
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])
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。
attributeerror: module 'tensorboard.summary._tf.summary' has no attribute 'filewriter'
### 回答1:
这个错误提示意味着你的代码中出现了以下问题:
在使用`tensorboard.summary._tf.summary.filewriter`时,该模块中没有名为`filewriter`的属性,因此会引发`AttributeError`错误。
可能的原因是你使用了旧版本的TensorFlow,而`filewriter`属性已被弃用或删除。建议尝试更新TensorFlow版本,或者使用其他可用的TensorBoard写入器来记录数据。
### 回答2:
"AttributeError: module 'tensorboard.summary._tf.summary' has no attribute 'FileWriter'" 是一个常见的错误提示,它表示在导入或使用tensorboard库中的summary模块时,尝试调用了一个名为'filewriter'的属性,但此模块中没有这个属性。
通常,这个错误是由于tensorboard库的版本问题引起的。在旧版本的tensorboard中,'FileWriter'是可以调用的,但在一些更新的版本中已经更改为'file_writer'。所以,如果你使用的是较新的tensorboard版本,你应该使用'file_writer'代替'FileWriter'。
例如,以下是使用新版本tensorboard的正确写法:
```python
from tensorboard.summary import _tf_summary
# 创建一个FileWriter对象
file_writer = _tf_summary.create_file_writer(logdir)
# 在file_writer中写入数据
with file_writer.as_default():
_tf_summary.scalar(name='loss', data=loss, step=epoch)
# 关闭FileWriter对象
file_writer.close()
```
注意,你需要用实际的日志目录(logdir)和要记录的数据替换上面的示例代码中的占位符。这样,你将能够在tensorboard中正常记录和查看数据。
总结来说,修复这个错误的方法是确保你使用最新版本的tensorboard,并正确调用新版本中相关的API。
### 回答3:
`AttributeError: module 'tensorboard.summary._tf.summary' has no attribute 'FileWriter'` 是因为在导入了 `tensorboard.summary._tf.summary` 模块后,尝试使用 `FileWriter` 类,但该模块中并没有名为 `FileWriter` 的属性。可以通过以下方式解决此问题:
1. 检查是否导入了正确的模块和类。确保使用了最新的 `tensorboard.summary._tf.summary` 模块,并正确导入 `FileWriter` 类。
2. 确保安装了最新的 TensorBoard 库。可以通过运行 `pip install tensorboard` 来更新 TensorBoard 库。
3. 检查是否正确导入了其他必需的模块。有时候,缺少其他依赖模块可能导致属性错误。确保导入了所有需要的模块。
4. 尝试重新启动 Python 解释器。有时候,重新启动解释器可以解决导入模块后属性错误的问题。
如果按照上述方法进行检查和调整后仍然存在问题,请提供更多的代码和详细信息以供进一步分析和帮助。
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