tensorflow summary
定义summary
writer = tf.summary.FileWriter(logdir=self.han_config.log_path, graph=session.graph)
1.scalar存储结果
a.先在训练的循环外定义:
test_accuracy_summary = tf.summary.scalar('test_accuracy', self.han_model.accuracy)
test_loss_summary = tf.summary.scalar('test_loss', self.han_model.loss)
test_scalar = tf.summary.merge([test_accuracy_summary, test_loss_summary])
b.在session run的时候run test_scalar,获得值,然后再添加。
writer.add_summary(summary=train_scalar_, global_step=steps)
2.histogram存储权重,偏执。
a.先在训练的循环外定义:
W_w_attention_word_histogram = tf.summary.histogram('W_w_attention_word', self.han_model.W_w_attention_word)
W_b_attention_word_histogram = tf.summary.histogram('W_w_attention_word', self.han_model.W_b_attention_word)
context_vecotor_word_histogram = tf.summary.histogram('context_vecotor_word',
self.han_model.context_vecotor_word)
W_w_attention_sentence_histogram = tf.summary.histogram('W_w_attention_sentence',
self.han_model.W_w_attention_sentence)
W_b_attention_sentence_histogram = tf.summary.histogram('W_b_attention_sentence',
self.han_model.W_b_attention_sentence)
context_vecotor_sentence_histogram = tf.summary.histogram('context_vecotor_sentence',
self.han_model.context_vecotor_sentence)
train_variable_histogram = tf.summary.merge([W_w_attention_word_histogram, W_b_attention_word_histogram,
context_vecotor_word_histogram, W_w_attention_sentence_histogram,
W_b_attention_sentence_histogram, context_vecotor_sentence_histogram])
b.在session run的时候run test_scalar,获得值,然后再添加。
writer.add_summary(summary=train_variable_histogram_, global_step=steps)
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