Tensorflow - 1.2 Estimator APIでtf.summaryを使用

Question

新しいtf.estimator APIを使用するモデルにいくつかのTensorBoardロギングを追加しようとしています。 - 私はこのコードを実行すると、私は次の取得、しかし

​​

私model_fnで

summary_hook = tf.train.SummarySaverHook(
    save_secs=2, 
    output_dir=MODEL_DIR, 
    summary_op=tf.summary.merge_all()) 

# ... 

classifier.train(
    input_fn, 
    steps=1000, 
    hooks=[summary_hook]) 

、私もsummaryを作成しています：

私はそうのように設定フックを持っていますsummary_hookからのエラー： Exactly one of scaffold or summary_op must be provided.tf.summary.merge_all()は、にもかかわらず、要約を検出せずにNoneを返している可能性があります210私はmodel_fnで宣言しました。

これはなぜ機能しないのでしょうか？

Answer 1

使用tf.train.Scaffold()とただ、将来的にこの質問を持っている誰のために

summary_hook = tf.train.SummarySaverHook(
    save_secs=2, 
    output_dir=MODEL_DIR, 
    scaffold=tf.train.Scaffold(summary_op=tf.summary.merge_all())) 

Answer 2

を以下のようtf.merge_allを渡し、選択したソリューションは、（選択された溶液中で、私のコメントを参照してください）私のために動作しません。

実際、TF 1.2 Estimator APIでは、summary_hookを持つ必要はありません。私はをmodel_fnに持っていて、summary_hookなしでコードを実行します。損失は​​記録され、テンソルボードに示されます。 TF APIがこのような質問の後に変更されたかどうかはわかりません。

は、あなたの推定であなたの概要OPSを追加版-R1.3 Tensorflowと

Answer 3

model_fn

例：

tf.summary.histogram(tensorOp.name, tensorOp) 

あなたが時間と空間を消費することが要約を書く感じる場合は、あなたがコントロールすることができますあなたの見積もりの​​書き込み頻度は、run_config

run_config = tf.contrib.learn.RunConfig() 
run_config = run_config.replace(model_dir=FLAGS.model_dir) 
run_config = run_config.replace(save_summary_steps=150) 

注：これは私がほぼ同じコードの構造を持っているあなたの推定量（tf.estimator.Estimator）