Функция summary.scalar

Функция summary.scalar записывает скалярное значение в лог TensorBoard. Первым параметром передается имя тега, под которым значение будет отображаться на графике. Вторым параметром передается само скалярное значение - число или тензор. Третьим необязательным параметром передается шаг step, соответствующий номеру итерации или эпохе. Запись выполняется внутри контекстного менеджера tf.summary.create_file_writer.

Синтаксис

tf.summary.scalar(name, data, [step])

Пример

Давайте запишем одно скалярное значение в лог TensorBoard:

import tensorflow as tf

writer = tf.summary.create_file_writer('logs/scalar')

with writer.as_default():
	tf.summary.scalar('accuracy', 0.95, step=1)

print("scalar written")

Результат выполнения кода:

"scalar written"

Пример

Давайте запишем несколько значений метрики по шагам:

<+python+> import tensorflow as tf writer = tf.summary.create_file_writer('logs/scalar') with writer.as_default(): for step in range(1, 4): loss = 1.0 / step tf.summary.scalar('loss', loss, step=step) print(step, loss) <-python+>

Результат выполнения кода:

1 1.0
2 0.5
3 0.3333333333333333

Пример

Давайте запишем значение из тензора TensorFlow:

import tensorflow as tf

writer = tf.summary.create_file_writer('logs/scalar')
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
mean = tf.reduce_mean(t)

with writer.as_default():
	tf.summary.scalar('mean', mean, step=1)

print(mean)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(3.0, shape=(), dtype=float32)

Смотрите также

функцию summary.create_file_writer,
которая создает файловый writer для записи логов
функцию summary.histogram,
которая записывает распределение значений в TensorBoard
функцию summary.image,
которая записывает изображения в TensorBoard
функцию summary.flush,
которая сбрасывает накопленные данные в файл