Tensorflow SummaryWriterは、私がここに<a href="https://www.oreilly.com/learning/hello-tensorflow" rel="nofollow">https://www.oreilly.com/learning/hello-tensorflow</a></p> <p>ここから、簡単なチュートリアルのコードを使用していますイテレーション

Question

を失ったが、私のバージョンです：

import tensorflow as tf 

x = tf.constant(1.0, name='input') 
w = tf.Variable(0.8, name='weight') 
y = tf.mul(w, x, name='output') 
y_ = tf.constant(0.0, name='correct_value') 
loss = tf.pow(y - y_, 2, name='loss') 
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.025).minimize(loss) 
summary_y = tf.scalar_summary('output', loss) 

sess = tf.Session() 
sess.run(tf.initialize_all_variables()) 

summary_writer = tf.train.SummaryWriter('outs') 
for i in range(1000): 
    summary_writer.add_summary(sess.run(summary_y), i) 
    sess.run(train_step) 

した後、私はtensorboardで唯一914 1000のステップを持っています。

テンソルボードを開くと、914ステップ（0〜913）の正しいプロットが表示されます。 これはステップ数に関係なく発生します。たとえば、100ステップを取る場合は、要約で93が保存されます。

私はFedora 23（4.6.5-200.fc23.x86_64 GNU/Linux）を使用しています。 Tensorflowは、仮想のenv内の最新のフレッシュインストール

pip list | grep tensorflow 
tensorflow (0.10.0rc0) 

最後の反復が失われている任意のアイデアですか？

Answer 1

tf.train.SummaryWriterオブジェクトバッファの要約は内部的に行われますので、終了する前にsummary_writer.close()に電話することが重要です。 summary_writer.flush()に電話して、最新の要約がイベントログに書き込まれていることを確認することもできます。トレーニングループの簡単な変更は、次のとおりです。

summary_writer = tf.train.SummaryWriter('outs') 
for i in range(1000): 
    summary_writer.add_summary(sess.run(summary_y), i) 
    sess.run(train_step) 
summary_writer.close()