TensorFlow:了解tf.summary.scalar中的`collections`参数

Question

我正在与TensorBoard合作tf.summary.scalar.在文档中它有一个arugment collections=None,描述如下:

collections:图表集合键的可选列表.新摘要op将添加到这些集合中.默认为[GraphKeys.SUMMARIES].

我不明白这个描述,以及collections用于什么.有人可以向我解释一下这个问题,或许可以指出一个很好的例子用例吗？

Answer 1

这是一个隐藏的宝石!您可以为其提供标记摘要节点的所选字符串列表,例如

tf.summary.scalar('learning_rate', p_lr, collections=['train'])
tf.summary.scalar('loss', t_loss, collections=['train', 'test'])

然后按标签获取摘要,例如:

s_training = tf.summary.merge_all('train')
s_test = tf.summary.merge_all('test')

我这样做是因为我经常想在验证阶段记录额外的信息; 在上面的例子中,我不必p_lr在评估(和写入)准确性时为学习率占位符提供值,例如,或者图形的推理部分依赖的任何东西.

例如,提供(仅)自定义类别也具有隐藏节点的良好副作用Supervisor.如果您真的希望控制何时编写摘要(例如sv.summary_computed()在使用情况下Supervisor),那么这是一种简单的方法.