无法记录使用Keras构建但使用Tensorflow的Estimator训练的模型的损失

Question

我用Keras创建了一个神经模型，并希望通过用于Keras模型的Tensorflow Estimator API进行训练。

我还想简单地用LoggingTensorHook记录损失值。但是我收到以下错误：

ValueError: Passed Tensor("loss/mul:0", shape=(), dtype=float32) should have graph attribute that is equal to current graph <tensorflow.python.framework.ops.Graph object at 0x11fca7358>.

我对发生的事情有一个大概的了解。 （估算者创建一个新图形或其他图形），但我自己无法解决此问题。

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现在输入一些代码：

model = create_keras_model(shapes)

adam = tf.keras.optimizers.Adam(lr=conf.lr)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=adam, metrics=['acc'])

estimator = tf.keras.estimator.model_to_estimator(
    keras_model=model, model_dir=model_dir,config=run_config)


### I want to log this tensor
loss_to_log = model.total_loss
log_hook = tf.train.LoggingTensorHook(
    {'loss': loss_to_log}, every_n_iter=10, at_end=True)

train_spec = tf.estimator.TrainSpec(
    input_fn=...,
    max_steps=..., hooks=[log_hook])

tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, ...)

Answer 1

尝试添加代码：

ErrorDocument 404 /yourCustom404Template.html

并修改您的代码

import tensorflow as tf
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

到

{'loss': loss_to_log}