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numpy配列のテンソルボード

誰かがテンソルボードを使用してnumpy配列値を視覚化する方法の例を挙げられますか？

ここに関連する質問があります、私は本当にそれを理解していません。 テンソルログの非テンソル（numpy）情報（AUC）

たとえば、私が持っている場合

for i in range(100):
    foo = np.random.Rand(3,2)

テンソルボードを使用して100回の反復でfooの分布を追跡し続けるにはどうすればよいですか？誰かがコード例を与えることができますか？ありがとう。

numpytensorflowtensorboard
12
Kaixiang Lin

単純な値（スカラー）の場​​合、このレシピを使用できます

summary_writer = tf.train.SummaryWriter(FLAGS.logdir)
summary = tf.Summary()
summary.value.add(tag=tagname, simple_value=value)
summary_writer.add_summary(summary, global_step)
summary_writer.flush()

配列を使用する限り、おそらくシーケンスに6つの値を追加できます。

for value in foo:
  summary.value.add(tag=tagname, simple_value=value)
16
Yaroslav Bulatov

もう1つの（最も簡単な）方法は、プレースホルダーを使用することです。まず、numpy配列の形状のプレースホルダーを作成できます。

# Some place holders for summary
summary_reward = tf.placeholder(tf.float32, shape=(), name="reward")
tf.summary.scalar("reward", summary_reward)

次に、feed_dictを使用してマージされたサマリーをsession.runを呼び出すだけです。

# Summary
summ = tf.summary.merge_all()
...
s = sess.run(summ, feed_dict={summary_reward: reward})
writer.add_summary(s, i)
4
Sung Kim

インストールする場合 このパッケージpip install tensorboard-pytorchそれはそれが得ることができるのと同じくらい簡単になります：

import numpy as np
from tensorboardX import SummaryWriter
writer = SummaryWriter()
for i in range(50):
    writer.add_histogram("moving_gauss", np.random.normal(i, i, 1000), i, bins="auto")
writer.close()

runsディレクトリに対応するヒストグラムデータを生成します。

enter image description here

3
fr_andres
sess = tf.Session()
writer = tf.summary.FileWriter('tensorboard_test')
var = tf.Variable(0.0,trainable=False,name='loss')
sess.run(var.initializer)
summary_op = tf.summary.scalar('scalar1',var)

for value in array:    
    sess.run(var.assign(value))
    summary = sess.run(summary_op)
    writer.add_summary(summary,i)

動作しますが、遅いです。

1
FireFLO

回避策を見つけ、変数を作成し、numpy配列の値を変数に割り当て、tensorboardを使用して変数を追跡します

mysummary_writer = tf.train.SummaryWriter("./tmp/test/")
a = tf.Variable(tf.zeros([3,2]), name="a")
sum1 = tf.histogram_summary("nparray1", a)
summary_op = tf.merge_all_summaries()
sess = tf.Session()

sess.run(tf.initialize_all_variables())

for ii in range(10):
    foo = np.random.Rand(3, 2)
    assign_op = a.assign(foo)
    summary, _ = sess.run([summary_op, assign_op])
    mysummary_writer.add_summary(tf.Summary.FromString(summary), global_step=ii)
    mysummary_writer.flush()
1
Kaixiang Lin

次のような関数を定義できます（gyglimのGistから取得）。

def add_histogram(writer, tag, values, step, bins=1000):
    """
    Logs the histogram of a list/vector of values.
    From: https://Gist.github.com/gyglim/1f8dfb1b5c82627ae3efcfbbadb9f514
    """

    # Create histogram using numpy
    counts, bin_edges = np.histogram(values, bins=bins)

    # Fill fields of histogram proto
    hist = tf.HistogramProto()
    hist.min = float(np.min(values))
    hist.max = float(np.max(values))
    hist.num = int(np.prod(values.shape))
    hist.sum = float(np.sum(values))
    hist.sum_squares = float(np.sum(values ** 2))

    # Requires equal number as bins, where the first goes from -DBL_MAX to bin_edges[1]
    # See https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/framework/summary.proto#L30
    # Therefore we drop the start of the first bin
    bin_edges = bin_edges[1:]

    # Add bin edges and counts
    for Edge in bin_edges:
        hist.bucket_limit.append(Edge)
    for c in counts:
        hist.bucket.append(c)

    # Create and write Summary
    summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag=tag, histo=hist)])
    writer.add_summary(summary, step)

そして、次のようにサマリーライターに追加します。

add_histogram(summary_writer, "Histogram_Name", your_numpy_array, step)
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Anjum Sayed