TensorFlow 的 TensorBoard 不显示事件图

Question

我在 TensorFlow 上关注一个简​​单的“Hello, World”tutorial，并尝试使用 TensorBoard 显示梯度下降损失的多次迭代中的机器学习损失。

我认为我正确地遵循了 Jupyter (IPython) 笔记本中的所有内容，但我认为生成的事件并未保存到文件中以供 TensorBoard 可视化。

这是我的代码：

summary_y = tf.summary.scalar('output', y)
summary_writer = tf.summary.FileWriter('log_simple_stats')
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(100):
    summary_str = sess.run(summary_y)
    summary_writer.add_summary(summary_str, i)
    sess.run(train_step)

当我检查 TensorBoard 时，只有一点。应该有一个曲线图。

我还查看了目录中的输出文件。输出文件好像写的不多（只有 84 字节）：

-rw-r--r--  1 user.name  group   84 Oct 29 13:00 events.out.tfevents.1509307239.mymacbookpro.local

如何让 TensorBoard 显示事件？

Answer 1

在代码中，需要关闭 FileWriter，以便将所有数据刷新出来。如果代码作为脚本运行，则该文件将在脚本结束时关闭。但是，由于在这种情况下代码是在 Jupyter 中运行的，因此即使在该代码块完成后，Python 进程仍将继续运行。因此，您必须像这样添加close() 语句：

summary_y = tf.summary.scalar('output', y)
summary_writer = tf.summary.FileWriter('log_simple_stats')
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(100):
    summary_str = sess.run(summary_y)
    summary_writer.add_summary(summary_str, i)
    sess.run(train_step)

summary_writer.close() # <--- Add this line!

完成后，TensorBoard 将显示随着迭代次数减少损失的效果：

输出事件文件也会更大：

-rw-r--r--  1 user.name  group  4638 Oct 29 13:02 events.out.tfevents.1509307332.mymacbookpro.local