如何在 tensorboard 中可视化张量摘要答案

【问题标题】：How to visualize a tensor summary in tensorboard如何在 tensorboard 中可视化张量摘要
【发布时间】：2017-05-31 00:31:15
【问题描述】：

我正在尝试在 tensorboard 中可视化张量摘要。但是，我在板上根本看不到张量摘要。这是我的代码：

        out = tf.strided_slice(logits, begin=[self.args.uttWindowSize-1, 0], end=[-self.args.uttWindowSize+1, self.args.numClasses],
                               strides=[1, 1], name='softmax_truncated')
        tf.summary.tensor_summary('softmax_input', out)

其中 out 是一个多维张量。我想我的代码一定有问题。可能是我用错了tensor_summary函数。

【问题讨论】：

很可能和这个stackoverflow.com/questions/42329059/…有关

标签： tensorflow tensorboard

【解决方案1】：

您所做的是创建一个摘要操作，但您不调用它也不编写摘要（请参阅documentation）。要实际创建摘要，您需要执行以下操作：

# Create a summary operation
summary_op = tf.summary.tensor_summary('softmax_input', out)

# Create the summary
summary_str = sess.run(summary_op)

# Create a summary writer
writer = tf.train.SummaryWriter(...)

# Write the summary
writer.add_summary(summary_str)

仅当您没有像Supervisor 这样的高级助手时，才需要显式编写摘要（最后两行）。否则你调用

sv.summary_computed(sess, summary_str)

主管会处理的。

更多信息，另见： How to manually create a tf.Summary()

【讨论】：

如何查看生成的这个张量的摘要。 Tensorboard 似乎没有用于张量摘要的选项卡。
@Ashok 你知道怎么做吗？我在某处读到它仍在开发中。
我不认为 tensorboard 支持可视化张量的值。

【解决方案2】：

不确定这是否有点明显，但你可以使用类似的东西

def make_tensor_summary(tensor, name='defaultTensorName'):
    for i in range(tensor.get_shape()[0]:
        for j in range(tensor.get_shape()[1]:
            tf.summary.scalar(Name + str(i) + '_' + str(j), tensor[i, j])

如果你事先知道它是一个“矩阵形”张量。

【讨论】：

【解决方案3】：

希望有一种解决方法可以实现您想要的。 ..

如果你想查看张量值，你可以使用 as_string 转换它们，然后使用 summary.text。这些值将出现在张量板文本选项卡中。

未尝试使用 3D 张量，但可以根据需要随意切片。

代码 sn-p，其中包括使用插入打印语句来获取控制台输出。

predictions = tf.argmax(reshaped_logits, 1)
txtPredictions = tf.Print(tf.as_string(predictions),[tf.as_string(predictions)], message='predictions', name='txtPredictions')
txtPredictions_op = tf.summary.text('predictions', txtPredictions)

【讨论】：