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python - Tensorflow:有没有办法将训练损失存储在 tf.Estimator 中

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:46:01

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我正在使用 tensorflow 估计器对象来训练官方 tensorflow 层文档( https://www.tensorflow.org/tutorials/layers )中的模型。我可以看到训练过程中控制台上显示了训练损失。有没有办法存储这些训练损失值？

谢谢!

最佳答案

显示是通过logging.info完成的。 tf.estimator 为训练损失创建一个 LoggingTensorHook 来执行此操作，请参阅 here .

我想您可以将日志输出重新路由到某个文件，但这仍然不会为您提供原始值。

我能想到的两种方法:

编写自己的钩子(Hook)来存储值；这可能看起来与 LoggingTensorHook 非常相似，您只需将数字写入文件而不是打印它们。
默认情况下，tf.estimator 还会在 Tensorboard 中为训练损失创建汇总数据；您可以在 Tensorboard 中打开“标量”选项卡，您应该在其中看到损失曲线。勾选左上角的“显示数据下载链接”。您可以选择以 CSV 或 JSON 格式下载每个图表的数据。默认情况下，日志记录和摘要 Hook 都设置为每 100 步记录一次值。因此该图表应该具有与您在控制台中看到的相同信息。如果您不熟悉 Tensorboard，Tensorflow 网站上也有教程；基本用法应该很简单!

关于python - Tensorflow:有没有办法将训练损失存储在 tf.Estimator 中，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48940155/

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