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wudixx

学习笔记之第1章:TensorFlow实现自编码器 / 第8节:为自编码器计算图添加标量,图像等汇总节点


1.标量的汇总

(1)添加汇总结点

    with tf.name_scope('LossSummary'):
        tf.summary.scalar('loss', Loss)
        tf.summary.scalar('learning_rate', learning_rate)

(2)合并

    # 聚合所有汇总节点(www.studyai.com)
    merged_summaries = tf.summary.merge_all()

(3)运行汇总结点

       # 调用sess.run()方法运行汇总节点,更新事件文件.(3)
         summary_str = sess.run(merged_summaries, feed_dict={X_Origin: batch_xs})
         summary_writer.add_summary(summary_str, epoch)
         summary_writer.flush()

2.汇总图像数据

(1)添加图像汇总结点

    #为计算图添加图像汇总(image summary).
    with tf.name_scope('image_summaries'):
        image_original = tf.reshape(X_Origin, [-1, 28, 28, 1])
        image_reconstructed = tf.reshape(X_decode, [-1, 28, 28, 1])
        tf.summary.image('image_original', image_original, 9)
        tf.summary.image('image_reconstructed', image_reconstructed, 9)

(2)合并

(3)运行汇总结点


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