Module: tf.summary用法

Module: tf.summary：用于编写摘要数据的操作，用于分析和可视化。

该tf.summary模块提供用于编写​​摘要数据的API。可以在TensorBoard（TensorFlow随附的可视化工具包）中可视化此数据。

急切执行的示例用法，TF 2.0中的默认用法：

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

tf.function图形执行的示例用法：

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

@tf.function
def my_func(step):
  # other model code would go here
  with writer.as_default():
    tf.summary.scalar("my_metric", 0.5, step=step)

for step in range(100):
  my_func(step)
  writer.flush()

传统TF 1.x图形执行的用法示例：

with tf.compat.v1.Graph().as_default():
  step = tf.Variable(0, dtype=tf.int64)
  step_update = step.assign_add(1)
  writer = tf.summary.create_file_writer("/tmp/mylogs")
  with writer.as_default():
    tf.summary.scalar("my_metric", 0.5, step=step)
  all_summary_ops = tf.compat.v1.summary.all_v2_summary_ops()
  writer_flush = writer.flush()

  sess = tf.compat.v1.Session()
  sess.run([writer.init(), step.initializer])
  for i in range(100):
    sess.run(all_summary_ops)
    sess.run(step_update)
    sess.run(writer_flush)

Modules：

experimental模块：tf.summary.experimental命名空间的公共API。

Classes：

class SummaryWriter：表示状态摘要编写器对象的接口。

Functions：

audio(...)：编写音频摘要。

create_file_writer(...)：为给定的日志目录创建摘要文件编写器。

create_noop_writer(...)：返回不执行任何操作的摘要编写器。

flush(...)：强制摘要编写器将所有缓冲的数据发送到存储。

histogram(...)：编写直方图摘要。

image(...)：编写图像摘要。

record_if(...)：根据提供的布尔值设置是否打开摘要记录。

scalar(...)：编写标量摘要。

should_record_summaries(...)：返回布尔张量，如果应记录摘要，则为true。

text(...)：编写文本摘要。

trace_export(...)：停止活动的跟踪并将其导出为摘要和/或配置文件。

trace_off(...)：停止当前跟踪并丢弃所有收集的信息。

trace_on(...)：开始跟踪以记录计算图和性能分析信息。

write(...)：将通用摘要写入默认的SummaryWriter（如果存在）。