Question

我正在使用PEP 8。我可以运行培训，并在开发集上看到困惑的输出。太棒了！

我只想在事件文件中添加摘要（特别是scalar_summary，例如dev set的困惑），并在TensorBoard中监控它们。在Seq2Seq example in TensorFlow之后，我不明白如何使用摘要操作来注释reading the documentation。

任何人都可以用简单的伪代码帮助我吗？

Answer 1

看起来translate.py根本没有创建TensorBoard摘要日志。（部分原因可能是大部分评估都发生在Python中，而不是TensorFlow图中。）让我们看看如何添加一个。

您需要创建tf.train.SummaryWriter。在进入训练循环（here）之前添加以下内容：
```
summary_writer = tf.train.SummaryWriter("path/to/logs", sess.graph_def)
```

您需要为每个存储桶中的困惑创建摘要事件。这些值是用Python计算的，因此您无法使用通常的tf.scalar_summary()操作。相反，您可以通过修改this loop：

直接创建tf.Summary

perplexity_summary = tf.Summary()

# Run evals on development set and print their perplexity.
for bucket_id in xrange(len(_buckets)):
  encoder_inputs, decoder_inputs, target_weights = model.get_batch(
      dev_set, bucket_id)
  _, eval_loss, _ = model.step(sess, encoder_inputs, decoder_inputs,
                               target_weights, bucket_id, True)
  eval_ppx = math.exp(eval_loss) if eval_loss < 300 else float('inf')
  print("  eval: bucket %d perplexity %.2f" % (bucket_id, eval_ppx))

  bucket_value = perplexity_summary.value.add()
  bucket_value.tag = "peplexity_bucket)%d" % bucket_id
  bucket_value.simple_value = eval_ppx

summary_writer.add_summary(perplexity_summary, model.global_step.eval())

您可以自行构建tf.Summary值并调用summary_writer.add_summary()来添加其他指标。

如何在seq2seq教程中添加摘要？

1 个答案: