Keras tensorboard update_freq 是刷新率还是累积率？

Question

我正在使用 keras 回调将日志写入 tensorboard。
TensorBoard 回调接收update_freq 参数，并根据文档：

'batch' 或 'epoch' 或整数。使用“批处理”时，写入损失 每批后将指标发送到 TensorBoard。这同样适用于 '时代'。如果使用整数，比如 1000，回调将写入 TensorBoard 每 1000 个批次的指标和损失。注意 过于频繁地向 TensorBoard 写入可能会减慢您的训练速度。

从文档中我了解到 tensorboard 经常累积日志，并且每隔 update_freq 将它们写入（刷新）到文件系统。
但是，当我查看一个时期的标量时，我只看到 一个点（尽管有数千个步骤）。

那么，这里的正确行为是什么？
keras 是否收集每一步标量并仅在每update_freq 一次写入文件系统，或者它还每update_freq 累积一次标量（从而解释为什么我看到一个标量用于一千步时代）？

Answer 1

通过运行多个测试，我可以确认它每隔 update_freq 收集一次标量，因此为了将其设置为 epoch，它将只在每个 epoch 收集一次指标。