使用张量板时，如何总结在几个小型计算机上计算的损失？

Question

我想使用Tensorboard可视化验证样本中损失的演变。但是验证集太大而无法在一个小批量中进行计算。因此，为了计算我的验证损失，我必须在覆盖验证集的几个小批量上多次调用session.run。然后我总结每个小批量的损失（在python中）以获得完整的验证损失。

我的问题是tf.scalar_summary似乎必须连接到tensorflow节点。但我需要以某种方式将它“附加”到几个run.run运行的节点值之和。

有办法吗？也许通过直接总结包含小批量损失总和的python浮点数？但我没有在文档中看到一种方法来“总结”张量板，这是一个在计算之外的python值。文档的“操作方法”部分中的示例仅涉及可以在对session.run的单个调用中计算的损失。

Answer 1

您可以添加在Variable次调用中更新的sess.Run，并让摘要跟踪Variable的值。