tensorflow - 为什么 add_summary 为 global_step 取整数而不是自然的 TF 变量 global_step

Question

使用 tf.summary.Filewriter 时，我们可以保存全局步骤(在 Tensorboard 中组织数据)

writer = tf.summary.FileWriter('directory',sess.graph)
global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)

% run some training, global_step iterated by calls to optimizer 

writer.add_summary(summary,global_step=GLOBAL_STEP)

为什么 add_summary 需要一个 GLOBAL_STEP 是一个 int 而不是 tf 变量 global_step？由于参数显式命名为 global_step，因此它似乎不适用于您有一些不是全局步骤的步骤/计数的场景。

这只是为了避免将 session 参数传递给作者吗？为什么要在具有运行 session 的环境之外运行编写器？

Answer 1

在大多数情况下，您需要对模型进行数十万步的训练。每次保存所有摘要都很昂贵，而且没有多大意义。

可能它被选为一个整数( it is documented that it is an integer )，因为它主要是在这个循环中执行的

for i in range(maximum_number_of_steps):
  # do your optimization.
  writer.add_summary(summary, global_step=i)

似乎它不适用于您有一些不是全局步骤的步骤/计数的场景。不是真的，它可以是您可以推理的任何整数。你可以拥有它 i // 1000如果您每 1k 次迭代保存到汇总。