tensorflow中一个tensor怎么转化成tf.get_variable格式

1、tfsummaryscalar

用来显示标量信息，其格式为：

tfsummaryscalar(tags, values, collections=None, name=None)

例如：tfsummaryscalar('mean', mean)

一般在画loss,accuary时会用到这个函数。

2、tfsummaryhistogram

用来显示直方图信息，其格式为：

tfsummaryhistogram(tags, values, collections=None, name=None)

例如： tfsummaryhistogram('histogram', var)

一般用来显示训练过程中变量的分布情况

3、tfsummarydistribution

分布图，一般用于显示weights分布

4、tfsummarytext

可以将文本类型的数据转换为tensor写入summary中：

例如：

text ="""/a/b/c\\_d/f\\_g\\_h\\_2017"""summary_op0 = tfsummarytext('text', tfconvert_to_tensor(text))

5、tfsummaryimage

输出带图像的probuf，汇总数据的图像的的形式如下： ' tag /image/0', ' tag /image/1'，如：input/image/0等。

格式：tfsummaryimage(tag, tensor, max_images=3, collections=None, name=Non

6、tfsummaryaudio

展示训练过程中记录的音频 

7、tfsummarymerge_all

merge_all 可以将所有summary全部保存到磁盘，以便tensorboard显示。如果没有特殊要求，一般用这一句就可一显示训练时的各种信息了。

格式：tfsummariesmerge_all(key='summaries')

8、tfsummaryFileWriter

指定一个文件用来保存图。

格式：tfsummaryFileWritter(path,sessgraph)

可以调用其add_summary（）方法将训练过程数据保存在filewriter指定的文件中

此时开启tensorborad：

tensorboard --logdir=/summary_dir 

便能看见accuracy曲线了。

另外，如果我不想保存所有定义的summary信息，也可以用tfsummarymerge方法有选择性地保存信息：

9、tfsummarymerge

格式：tfsummarymerge(inputs, collections=None, name=None)

一般选择要保存的信息还需要用到tfget_collection()函数

示例：

使用tfget_collection函数筛选图中summary信息中的accuracy信息，这里的

tfGraphKeysSUMMARIES  是summary在collection中的标志。

当然，也可以直接：

 如果要在tensorboard中画多个数据图，需定义多个tfsummaryFileWriter并重复上述过程。

以上就是关于tensorflow中一个tensor怎么转化成tf.get_variable格式全部的内容，包括:tensorflow中一个tensor怎么转化成tf.get_variable格式、Tensorflow2.0(二) tf.Tensor张量 *** 作、TF2 基础 (3) : Variables 介绍等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！