如何从 tensorflow 2 摘要编写器中读取数据答案

【问题标题】：How to read data from tensorflow 2 summary writer如何从 tensorflow 2 摘要编写器中读取数据
【发布时间】：2020-09-16 19:41:56
【问题描述】：

我在从 tensorflow 摘要编写器读取数据时遇到问题。

我正在使用 tensorflow 网站上示例中的编写器：https://www.tensorflow.org/tensorboard/migrate

import tensorflow as tf
from tensorboard.backend.event_processing.event_accumulator import EventAccumulator

writer = tf.summary.create_file_writer("/tmp/mylogs/eager")

# write to summary writer
with writer.as_default():
  for step in range(100):
    # other model code would go here
    tf.summary.scalar("my_metric", 0.5, step=step)
    writer.flush()

# read from summary writer
event_acc = EventAccumulator("/tmp/mylogs/eager")
event_acc.Reload()
event_acc.Tags()

产量：

 'distributions': [],
 'graph': False,
 'histograms': [],
 'images': [],
 'meta_graph': False,
 'run_metadata': [],
 'scalars': [],
 'tensors': ['my_metric']}```

如果我尝试抓取张量数据：

import pandas as pd
pd.DataFrame(event_acc.Tensors('my_metric'))

我没有得到正确的值：

wall_time   step    tensor_proto
0   1.590743e+09    3   dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
1   1.590743e+09    20  dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
2   1.590743e+09    24  dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
3   1.590743e+09    32  dtype: DT_FLOAT\ntensor_shape {\n}\ntensor_con...
...

如何获取实际的汇总数据（每 100 步应该是 0.5）？

这是一个带有上述代码的 colab 笔记本：https://colab.research.google.com/drive/1RlgZrGD_vY-YcOBLF_sEPelmtVuygkqz?usp=sharing

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensorflow2.0 tensorboard

【解决方案1】：

您需要将存储为TensorProto 消息的事件累加器中的张量值转换为数组，您可以使用tf.make_ndarray 执行此操作：

pd.DataFrame([(w, s, tf.make_ndarray(t)) for w, s, t in event_acc.Tensors('my_metric')],
             columns=['wall_time', 'step', 'tensor'])

【讨论】：

太棒了，谢谢。为什么只有部分步骤（3、20、24）可用？

【解决方案2】：

为了避免部分步骤，我建议：

event_acc = EventAccumulator("/tmp/mylogs/eager", size_guidance={'tensors': 0})

【讨论】：