如何评估 TensorFlow 中的新 tf.contrib.summary 摘要？

Question

我在理解新的tf.contrib.summary API 时遇到了一些麻烦。在旧版本中，似乎所有应该做的就是运行 tf.summary.merge_all() 并将其作为操作运行。

但现在我们有了tf.contrib.summary.record_summaries_every_n_global_steps之类的东西，可以这样使用：

import tensorflow.contrib.summary as tfsum

summary_writer = tfsum.create_file_writer(logdir, flush_millis=3000)
summaries = []

# First we create one summary which runs every n global steps
with summary_writer.as_default(), tfsum.record_summaries_every_n_global_steps(30):
    summaries.append(tfsum.scalar("train/loss", loss))

# And then one that runs every single time?
with summary_writer.as_default(), tfsum.always_record_summaries():
    summaries.append(tfsum.scalar("train/accuracy", accuracy))

# Then create an optimizer which uses a global step
step = tf.create_global_step()
train = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss, global_step=step)

现在有几个问题：

1. 如果我们只是在循环中运行session.run(summaries)，我假设每次都会写入准确度摘要，而损失则不会，因为它只有在全局步长可被 30 整除时才会写入？
2. 假设摘要自动评估它们的依赖关系，我不需要运行 session.run([accuracy, summaries])，而是可以运行 session.run(summaries)，因为它们在图中有依赖关系，对吧？
3. 如果 2) 为真，我不能只在训练步骤中添加一个控制依赖项，以便在每次列车运行时编写摘要吗？或者这是一种不好的做法？
4. 对于将要同时评估的事物通常使用控制依赖项有什么缺点吗？
5. 为什么tf.contrib.summary.scalar（和其他人）接受step 参数？

通过在 3) 中添加控制依赖项，我的意思是这样做：

tf.control_dependencies(summaries):
    train = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss, global_step=step)

Answer 1

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我只是稍微玩了一下，似乎如果将tf.control_dependencies 与tf.record_summaries_every_n_global_steps 结合起来，它的行为与预期一样，并且只会在每第 n 步记录一次摘要。但是如果它们在一个会话中一起运行，例如session.run([train, summs])，则每隔一段时间就会存储一次摘要，但不是每第 n 步都存储一次。我用 n=2 对此进行了测试，而第二种方法的摘要通常以奇数步编写，而使用控制依赖方法时，它总是以偶数步编写。