Функция summary.text

Функция summary.text записывает текстовые данные в лог TensorBoard. Первым параметром функция принимает имя тега, под которым данные будут отображаться в интерфейсе. Вторым параметром передаются непосредственно текстовые данные. Третьим необязательным параметром можно указать номер шага. Функция возвращает объект, который необходимо передать в контекстный менеджер summary.record_if или использовать внутри блока записи.

Синтаксис

tf.summary.text(name, data, step=None)

Пример

Давайте создадим файловый писатель и запишем простой текстовый summary:

import tensorflow as tf

writer = tf.summary.create_file_writer('/tmp/logs')
with writer.as_default():
	tf.summary.text('my_text', 'abcde', step=0)

В результате в директории /tmp/logs будет создан файл событий, содержащий текстовую запись.

Пример

Давайте передадим в качестве данных тензор TensorFlow и выведем результат выполнения:

import tensorflow as tf

writer = tf.summary.create_file_writer('/tmp/logs')
with writer.as_default():
	res = tf.summary.text('tensor_text', tf.constant('model.keras'), step=1)
	print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(b'model.keras', shape=(), dtype=string)

Пример

Давайте запишем несколько текстовых summary на разных шагах:

import tensorflow as tf

writer = tf.summary.create_file_writer('/tmp/logs')
with writer.as_default():
	tf.summary.text('training_log', 'start', step=0)
	tf.summary.text('training_log', 'epoch 1', step=1)
	tf.summary.text('training_log', 'epoch 2', step=2)
	tf.summary.flush()

После вызова summary.flush все данные будут записаны в файл и доступны для просмотра в TensorBoard.

Смотрите также

функцию summary.scalar,
которая записывает скалярные значения в TensorBoard
функцию summary.image,
которая записывает изображения в TensorBoard
функцию summary.create_file_writer,
которая создает файловый писатель для логов
функцию summary.flush,
которая сбрасывает буферизованные данные в файл