tensorflow - 没有简单的方法将 Tensorboard 输出添加到预定义的估计器函数 DnnClassifier？

Question

我一直在使用 TF 1.3 中的估计器接口(interface)，包括创建数据输入函数:
training_input_fn = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=training_data, y=training_label, batch_size=64, shuffle=True, num_epochs=None)
并构建NN:
dnnclassifier = tf.estimator.DNNClassifier(
feature_columns=dnn_features,
hidden_units=[1024, 500, 100],
n_classes=2,
model_dir='./tmp/ccsprop',
optimizer=tf.train.ProximalAdagradOptimizer(
learning_rate=0.001,
l1_regularization_strength=0.01
))
并执行它
dnnclassifier.train(input_fn=training_input_fn, steps=1500)
经过大量搜索，我发现如果不从头开始重新创建模型并在此处指出 https://www.tensorflow.org/extend/estimators，就没有简单的方法来添加张量板输出。

即便如此，我也找不到很好的例子，它们都创建了一个带有张量板输出的简单 dnnClassifier。有什么指导吗？

我有基本模型工作，但需要更仔细地检查它，以便最终使用实验进行调整。没看出来怎么办？

Answer 1

调用DNNClassifier.train时, 它接受 hooks参数，您可以创建一个SummarySaverHook并将其添加到 hooks .

更新

在 TensorBoard 中添加指标(例如准确性)时，您应该执行几个步骤:

定义一个 Tensor计算精度:acc_op = ... ;

添加 Tensor进入 tf.summary.scalar : tf.summary.scalar('acc', acc_op) ;

可以有多个tf.summary在 tf.Graph , 所以我们定义一个 merge_summary_op = tf.summary.merge_all()获取 op合并所有指标 Tensor s。

将 merge_summary_op 添加到 summary_writer = tf.summary.FileWriter() ;

添加 summary_writer变成 SummarySaverHook或调用summary_writer通过您自己的代码。