Tensorboardファイルをプログラムでどのように読み込みますか？

Question

GUIを起動せずに、Tensorboardのログファイルを読み込むためのpythonスクリプトを作成して、損失や精度などの数値データを抽出するにはどうすればいいですか？tensorboard --logdir=...？

Answer 1

あなたは、データを抽出するためにTensorBoardのPythonのクラスまたはスクリプトを使用することができます。

How can I export data from TensorBoard?

あなたが他の場所（例えばiPythonノートブック）を可視化するためにデータをエクスポートしたい場合は、それも可能です。 TensorBoardがデータをロードするために使用する基本クラス（単一実行からデータをロードする場合はpython/summary/event_accumulator.py）または複数実行からデータをロードして構成する場合はpython/summary/event_multiplexer.pyに直接依存することができます。これらのクラスは、イベントファイルのグループをロードし、TensorFlowクラッシュによって "孤立した"データを破棄し、タグでデータを整理します。

別のオプションとして、TensorBoardと同じようにlogdirをロードするスクリプトがありますが、サーバを起動する代わりにすべてのデータをjsonとしてディスクに書き出します。このスクリプトはテスト用に "偽のTensorBoardバックエンド"を作成するように設定されているため、少し荒いです。

In [1]: from tensorflow.python.summary import event_accumulator 

In [2]: ea = event_accumulator.EventAccumulator('events.out.tfevents.x.ip-x-x-x-x', 
    ...: size_guidance={ # see below regarding this argument 
    ...:  event_accumulator.COMPRESSED_HISTOGRAMS: 500, 
    ...:  event_accumulator.IMAGES: 4, 
    ...:  event_accumulator.AUDIO: 4, 
    ...:  event_accumulator.SCALARS: 0, 
    ...:  event_accumulator.HISTOGRAMS: 1, 
    ...: }) 

In [3]: ea.Reload() # loads events from file 
Out[3]: <tensorflow.python.summary.event_accumulator.EventAccumulator at 0x7fdbe5ff59e8> 

In [4]: ea.Tags() 
Out[4]: 
{'audio': [], 
'compressedHistograms': [], 
'graph': True, 
'histograms': [], 
'images': [], 
'run_metadata': [], 
'scalars': ['Loss', 'Epsilon', 'Learning_rate']} 

In [5]: ea.Scalars('Loss') 
Out[5]: 
[ScalarEvent(wall_time=1481232633.080754, step=1, value=1.6365480422973633), 
ScalarEvent(wall_time=1481232633.2001867, step=2, value=1.2162202596664429), 
ScalarEvent(wall_time=1481232633.3877788, step=3, value=1.4660096168518066), 
ScalarEvent(wall_time=1481232633.5749283, step=4, value=1.2405034303665161), 
ScalarEvent(wall_time=1481232633.7419815, step=5, value=0.897326648235321), 
...] 

size_guidance：EventAccumulatorを使用して

size_guidance: Information on how much data the EventAccumulator should 
    store in memory. The DEFAULT_SIZE_GUIDANCE tries not to store too much 
    so as to avoid OOMing the client. The size_guidance should be a map 
    from a `tagType` string to an integer representing the number of 
    items to keep per tag for items of that `tagType`. If the size is 0, 
    all events are stored. 

Answer 2

user1501961の答えを完了するには、そしてちょうどパンダpd.DataFrame(ea.Scalars('Loss)).to_csv('Loss.csv')