Функция summary.flush

Функция summary.flush применяется к объекту SummaryWriter и принудительно сбрасывает все накопленные в буфере данные в файл событий на диск. Первым параметром метод принимает объект писателя, созданный через summary.create_file_writer. Метод не принимает дополнительных параметров и не возвращает значения. Обычно используется после записи скаляров, гистограмм или изображений, чтобы гарантировать их немедленное появление в TensorBoard без ожидания автоматического сброса.

Синтаксис

tf.summary.flush(writer)

Пример

Давайте создадим писателя событий, запишем скаляр и принудительно сбросим данные на диск:

import tensorflow as tf

writer = tf.summary.create_file_writer('logs/example')
with writer.as_default():
	tf.summary.scalar('loss', 0.5, step=1)
	tf.summary.flush(writer)
print('flushed')

Результат выполнения кода:

"flushed"

Пример

Давайте запишем несколько скаляров и сбросим буфер после каждого шага:

import tensorflow as tf

writer = tf.summary.create_file_writer('logs/steps')
for step in range(3):
	with writer.as_default():
		tf.summary.scalar('accuracy', step * 0.1, step=step)
		tf.summary.flush(writer)
print('all steps flushed')

Результат выполнения кода:

"all steps flushed"

Пример

Давайте запишем изображение и сбросим буфер, чтобы оно сразу появилось в TensorBoard:

import tensorflow as tf

image = tf.constant([[[[1.0], [0.5]], [[0.0], [0.8]]]])
writer = tf.summary.create_file_writer('logs/image')
with writer.as_default():
	tf.summary.image('sample', image, step=1)
	tf.summary.flush(writer)
print('image flushed')

Результат выполнения кода:

"image flushed"

Смотрите также

функцию summary.create_file_writer,
которая создает писателя событий для TensorBoard
функцию summary.scalar,
которая записывает скалярные значения в лог
функцию summary.histogram,
которая записывает распределение значений
функцию summary.image,
которая записывает изображения в лог