将多个标量保存到 TensorBoard答案

【问题标题】：Saving more than one scalar to TensorBoard将多个标量保存到 TensorBoard
【发布时间】：2019-05-18 01:43:01
【问题描述】：

我处于 Eager 模式，我正在尝试在 TensorBoard 中绘制一些标量的演变。我已经设法做到这一点 - 损失函数 - 通过使用：

        summary_writer = tf.contrib.summary.create_file_writer(log_dir, flush_millis=10000)
        with summary_writer.as_default(), tf.contrib.summary.always_record_summaries():
        tf.contrib.summary.scalar("loss", curr_loss)

但是，如果我添加另一行代码

        tf.contrib.summary.scalar("phi", phi)

那么它就不会被记录下来（或者至少它不会出现在 TensorBoard 中）。我找不到很多这方面的参考资料，但我确实找到的那些让我写成这样......

有人知道如何正确执行此操作吗？谢谢！

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensorboard eager-execution

【解决方案1】：

如果您密切关注guide，您将有 3 个关键步骤来编写您的摘要： 1. 创建摘要

phi_summary_op = tf.contrib.summary.scalar("phi", phi)

1.2。（可选）在一次操作中收集所有摘要

merged = tf.summary.merge_all()

2。在您的会话中执行摘要操作以及训练（或验证）步骤：

summary, _ = sess.run([merged, train_step], feed_dict=feed_dict(True))

3。将结果写入对应的日志文件：

train_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.summaries_dir + '/train',
                                      sess.graph)
train_writer.add_summary(summary, i)

希望对你有帮助

【讨论】：

对不起，我忘了说我正在使用渴望模式。我不能使用 sess 或 tf.summary.FileWriter。这就是我使用 tf.contrib.summary.create_file_writer 编写摘要的原因。
@python_thermal 你在调用 scalar(...) 后尝试过 summary_writer.flush() 吗？
我现在试过了（不知道它存在，老实说）。我正在运行 tf.contrib.summary.scalar("loss", curr_loss) tf.contrib.summary.scalar("phi", self.phi) tf.contrib.summary.merge_all() tf.contrib.summary.flush( )。但是还不行。
对于 (1) 确实如此，因为当我运行代码时，我在 TensorBoard 上获得了损失函数的新图。对于（2）我不知道如何检查。但我想我已经找到了问题所在。我的 phi 不像损失函数那样是张量。它只是一个常数。我会尝试更改它以查看它是否有效。
我们都去过那里，不用担心）