TensorBoardの埋め込みタブで表示するチェックポイントを選択するにはどうすればよいですか？

Question

短い質問：TensorBoardの埋め込みタブで表示するチェックポイントを選択するにはどうすればよいですか？質問の

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長いバージョン：

私はTensorBoardでワード埋め込みを視覚化したいです。そのために、official tutorial（mirror）を読んだ後、私は次のコードを追加：

：

embedding_writer = tf.summary.FileWriter(model_folder)  
embeddings_projector_config = projector.ProjectorConfig() 
embedding = embeddings_projector_config.embeddings.add() 
embedding.tensor_name = model.W.name # W corresponds to the embeddings' weights. 
projector.visualize_embeddings(embedding_writer, embeddings_projector_config) 

# Initialize the model 
sess.run(tf.global_variables_initializer()) 

[...] 

# Then, for each training epoch: 
model_saver.save(sess, os.path.join(model_folder, 'model_{0:05d}.ckpt'.format(epoch_number))) 

はTensorFlowは、ログを保存したフォルダを見て、私は、各エポックのためのチェックポイントを持っています

：

しかし、TensorBoardの埋め込み]タブで、私だけで、最新のチェックポイントを見ることができるようです

以前のエポックの埋め込みを表示することがあります。 TensorBoardの埋め込みタブで表示するチェックポイントを選択するにはどうすればよいですか？

Answer 1

私は、埋め込みビジュアライザに取り組んでいるエンジニアの一人です。フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。 UIには、さまざまなチェックポイントを選択できるドロップダウンメニューを追加する予定です。

一方、回避策があります。 TensorBoardがログを保存するフォルダにあるprojector_config.pbtxtを編集できます。それならば（あなたが視覚化する正確なチェックポイントを指して

model_checkpoint_path: "path_to_log_dir/model_0000N.ckpt" 

、および削除：

embeddings { 
... 
} 

は、ファイルの末尾に以下の行を追加します。私はprojector_config.pbtxtの内容であると仮定しています存在している）行model_checkpoint_dir: "..."。その後、ページをリフレッシュします（そして、潜在的にTensorBoardを再実行します）。例えば

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、あなたはtensorboard --logdir=outputでTensorBoardを開始している、とモデルのチェックポイントの絶対パスがC:\Users\a\output\en_2017-03-08_17-42-09-310106\model\model_00004.ckptである、あなたはprojector_config.pbtxtに追加する必要がある場合：projector_config.pbtxtの

model_checkpoint_path: "output\en_2017-03-08_17-42-09-310106\model\model_00004.ckpt" 

例：

embeddings { 
    tensor_name: "token_embedding/W:0" 
} 
model_checkpoint_path: "output\en_2017-03-08_17-42-09-310106\model\model_00004.ckpt" 

TensorBoardの埋め込みタブをクリックしても何も表示されない場合は、入力したが間違っています。

希望すると便利です。