TensorFlow summary 怎么使用啊

# /usr/bin/python3import tensorflow as tfsess = tf.Session()with tf.name_scope("XiaoGongWei"): a = tf.placeholder(dtype=tf.float32) b = tf.Variable([1.0],dtype=tf.float32) W = tf.Variable([.3],dtype=tf.float32) addAB = W * a + b tf.summary.scalar("wight_max",tf.reduce_max(W)) merged = tf.summary.merge_all() train_summary = tf.summary.FileWriter(✀/tmp/XiaoSummary/✀,sess.graph) sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(10): tfmensumm = sess.run([addAB],feed_dict={a:1}) train_summary.add_summary(tfmensumm,i) train_summary.close()
2026年09月22日 06:37
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网友(1):

基本使用使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:使用图(graph)来表示计算任务.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图.使用tensor表示数据.通过变量(Variable)维护状态.使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitraryoperation)赋值或者从其中获取数据.综述TensorFlow是一个编程系统,使用图来表示计算任务.图中的节点被称之为op(operation的缩写).一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor.每个Tensor是一个类型化的多维数组.例如,你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组,这四个维度分别是[batch,height,width,channels].