python中tf.summary.scalar是什么意思

发布网友 发布时间：2022-04-20 05:04

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热心网友 时间：2023-07-10 03:21

tensorflow总结的时候需要给个名字，其实这个函数就是让画出来的tensorflow的图的节点的名字有一点实际意义，比如整个网络的名字是xxx，就可以使用tf.summary.scalar(xxx,loss),后面的lossy可以替换成网络自己的loss.
具体参考：https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/summary/scalar

热心网友 时间：2023-07-10 03:21

TensorFlow Debugger (tfdbg)：命令行接口和 API
增加新的 python 3 docker 镜像
使 pip 包兼容 pypi。现在可以通过 pip install tensorflow 命令来安装 TensorFlow 了
Android：人员检测+跟踪演示，是通过使用了深度神经网络的可扩展目标检测实现的！

热心网友 时间：2023-07-10 03:22

使用TensorBoard展示数据，需要在执行Tensorflow就算图的过程中，将各种类型的数据汇总并记录到日志文件中。然后使用TensorBoard读取这些日志文件，解析数据并生产数据可视化的Web页面，让我们可以在浏览器中观察各种汇总数据。
summary_op包括了summary.scalar、summary.histogram、summary.image等操作，这些操作输出的是各种summary protobuf，最后通过summary.writer写入到event文件中。
Tensorflow API中包含系列生成summary数据的API接口，这些函数将汇总信息存放在protobuf中，以字符串形式表达。
1.对标量数据汇总和记录使用tf.summary.scalar，函数格式如下：
tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None)