TensorFlow、TensorBoard：未找到标量数据

Question

我正在研究如何操作 tensorboard。

我在这里查看了演示：

https://www.tensorflow.org/code/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_with_summaries.py

它在我的笔记本电脑上运行良好。

其中大部分对我来说很有意义。

所以，我写了一个简单的 tensorflow 演示：

# tensorboard_demo1.py

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

with tf.name_scope('scope1'):
  y1 = tf.constant(22.9) * 1.1
  tf.scalar_summary('y1 scalar_summary', y1)

train_writer = tf.train.SummaryWriter('/tmp/tb1',sess.graph)

print('Result:')
# Now I should run the compute graph:
print(sess.run(y1))

train_writer.close()

# done

它似乎运行良好。

接下来我运行了一个简单的 shell 命令：

tensorboard --log /tmp/tb1

它告诉我浏览 0.0.0.0:6006

我做了什么。

网页告诉我：

未找到标量数据。

如何增强我的演示，以便它记录张量板将显示给我的标量摘要？

Answer 1

您必须调用train_writer.add_summary() 将一些数据添加到日志中。例如，一种常见的模式是使用tf.merge_all_summaries() 创建一个张量，该张量隐含地包含来自当前图中创建的所有摘要的信息：

# Creates a TensorFlow tensor that includes information from all summaries
# defined in the current graph.
summary_t = tf.merge_all_summaries()

# Computes the current value of all summaries in the current graph.
summary_val = sess.run(summary_t)

# Writes the summary to the log.
train_writer.add_summary(summary_val)