tf.summary.create_file_writer

时间: 2023-04-26 17:06:21 浏览: 547
`tf.summary.create_file_writer` 是 TensorFlow 中用于创建用于写入事件和摘要的文件写入器的函数。它允许您将摘要数据写入磁盘,以便您可以在 TensorBoard 中可视化和分析这些数据。通过 `tf.summary.create_file_writer` 创建的写入器对象可以与 `tf.summary.scalar`,`tf.summary.image`,`tf.summary.histogram` 等函数一起使用,用于记录模型的训练和评估过程中的相关摘要数据。
相关问题

summary_loss = [] for ph in ph_summary: summary_loss.append(tf.summary.scalar(ph.name, ph)) merged_summ = tf.summary.merge(summary_loss) return merged_summ用TensorBoard 2.0及以上版本的用法重写这段代码实现相同的功能

可以使用`tf.summary.create_file_writer()`和`tf.summary.scalar()`函数重写这段代码。下面是重写后的代码: ```python import tensorflow as tf def create_summary_op(ph_summary): with tf.name_scope('summary'): summary_loss = [] for ph in ph_summary: summary_loss.append(tf.summary.scalar(ph.name, ph)) merged_summ = tf.summary.merge(summary_loss) return merged_summ # 创建一个FileWriter对象,用于将摘要数据写入事件文件 writer = tf.summary.create_file_writer('logs/') # 定义一些placeholder,用于记录标量数据 ph1 = tf.placeholder(tf.float32, name='ph1') ph2 = tf.placeholder(tf.float32, name='ph2') # 定义一个需要合并的摘要数据列表 ph_summary = [ph1, ph2] # 创建一个合并摘要数据的操作 merged_summ_op = create_summary_op(ph_summary) # 将摘要数据写入事件文件 with writer.as_default(): sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(10): # 随机生成一些数据,用于记录到摘要数据中 data1 = i data2 = i * 2 # 运行合并摘要数据的操作,并将记录的步数传递给摘要数据 merged_summ = sess.run(merged_summ_op, feed_dict={ph1: data1, ph2: data2}) writer.add_summary(merged_summ, i) # 启动TensorBoard %tensorboard --logdir logs/ ``` 在这个例子中,我们首先定义了一些placeholder,用于记录标量数据。然后定义了一个需要合并的摘要数据列表,调用`create_summary_op()`函数创建一个合并摘要数据的操作。在将摘要数据写入事件文件时,我们使用`tf.summary.create_file_writer()`函数创建一个FileWriter对象,并使用`with writer.as_default():`语句将其设置为默认的写入器。然后创建一个会话,随机生成一些数据,并运行合并摘要数据的操作,将记录的摘要数据写入事件文件。最后启动TensorBoard,查看记录的摘要数据。

AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.summary' has no attribute 'create_file_writer'

这个错误通常是因为TensorFlow版本不兼容导致的。在TensorFlow 2.0及以上版本中,`create_file_writer`已经被移动到了`tf.summary.create_file_writer`中。如果你使用的是TensorFlow 1.x版本,则需要使用`tf.summary.FileWriter`。以下是两种解决方案: 1. 在TensorFlow 2.0及以上版本中使用`tf.summary.create_file_writer`: ```python import tensorflow as tf # 创建一个文件写入器 log_dir = "./logs/" file_writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir) ``` 2. 在TensorFlow 1.x版本中使用`tf.summary.FileWriter`: ```python import tensorflow as tf # 创建一个文件写入器 log_dir = "./logs/" file_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir) ```
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2023-06-07 20:20:53.063803: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1780] OP_REQUIRES failed at summary_kernels.cc:65 : NOT_FOUND: Failed to create a NewWriteableFile: ./newData/GPUTest/CNNshape1__StudySpeed_0.001__Net_1.0__Len_1000__GoodStop_False__Batchsize_100__Epoch_300__attrName_time_OneByOne_SignDirect__dataPath_DataBaseTest__aimVPN_V2Ray/model/dnnb_lock1000\train/events.out.tfevents.1686140453.DESKTOP-3E6S8MQ.9084.0.v2 : ϵͳ�Ҳ���ָ����·���� ; No such process Creating writable file ./newData/GPUTest/CNNshape1__StudySpeed_0.001__Net_1.0__Len_1000__GoodStop_False__Batchsize_100__Epoch_300__attrName_time_OneByOne_SignDirect__dataPath_DataBaseTest__aimVPN_V2Ray/model/dnnb_lock1000\train/events.out.tfevents.1686140453.DESKTOP-3E6S8MQ.9084.0.v2 Could not initialize events writer. Traceback (most recent call last): File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 315, in <module> StartNet(aimVpn,attrNameGet,dataBasePath) File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 251, in StartNet history = dnn_b.fit(np.array(x2),np.array(y_APP),epochs=EPOCHS,batch_size=BATCH_SIZE,verbose=2,callbacks=[tensorboard],validation_split=0.3) File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_summary_ops.py", line 140, in create_summary_file_writer _result = pywrap_tfe.TFE_Py_FastPathExecute( UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 410: invalid continuation byte

2023-06-17 23:47:22.786162: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-17 23:47:22.786281: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. 2023-06-17 23:47:24.419330: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found 2023-06-17 23:47:24.419809: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303) 2023-06-17 23:47:24.426229: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: ����� 2023-06-17 23:47:24.426345: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: ����� 2023-06-17 23:47:24.430552: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 20, in <module> write_reward_tb(summary_writer, rewards[i], i) File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 9, in write_reward_tb summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Summary'分析错误原因

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