TensorFlow でさまざまなグラフを使用して、いくつかのトレーニング セッションを実行しました。設定したサマリーは、トレーニングと検証で興味深い結果を示しています。次に、サマリー ログに保存したデータを取得して、統計分析を実行し、一般的なプロットを実行して、さまざまな方法でサマリー データを確認したいと思います。このデータに簡単にアクセスする方法はありますか?
もっと具体的に言うと、TFEvent レコードを Python に読み込む組み込みの方法はありますか?
これを実行する簡単な方法がない場合は、TensorFlowは、すべてのファイル形式がprotobufファイルであると述べている。. protobufs に関する私の理解 (限定的) からすると、TFEvent プロトコル仕様があればこのデータを抽出できると思います。これを入手する簡単な方法はありますか? よろしくお願いします。
ベストアンサー1
ファブリツィオ言うTensorBoardはサマリーログの内容を視覚化するのに最適なツールです。ただし、カスタム分析を実行したい場合は、tf.train.summary_iterator()関数をループしてtf.Eventそしてtf.Summaryログ内のプロトコル バッファ:
for summary in tf.train.summary_iterator("/path/to/log/file"):
# Perform custom processing in here.
tf2 のアップデート:
from tensorflow.python.summary.summary_iterator import summary_iterator
それをインポートする必要があります。そのモジュールレベルは現在デフォルトではインポートされていません。2.0.0-rc2では