tensorflow TensorBoard回调函数无法正确更新步骤翻译结果：TensorBoard回调函数无法正确更新步骤,

v8wbuo2f 于 4个月前发布在其他

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系统信息

是否编写了自定义代码(与在TensorFlow中使用提供的库存示例脚本相反):是
OS平台和发行版：18.04.1-Ubuntu
从哪里安装的TensorFlow(源代码或二进制文件):二进制
TensorFlow版本(请使用下面的命令):v2.3.0-rc2-23-gb36436b087 2.3.0
Python版本：3.6.9
CUDA/cuDNN版本：libcudart.so.10.1
GPU型号和内存：GeForce RTX 2080 Ti
描述当前行为

如果在使用tf.summary操作时，tf.keras.callbacks.TensorBoard回调处于活动状态，则默认的step始终为0。
这不会影响已记录指标的步长值，因为tf.keras.Model不依赖于默认步长，而是直接使用_train_counter。
原因在于https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.3.1/tensorflow/python/keras/callbacks.py#L2075,其中评估了step变量的值，即self._train_step(也称为self.model._train_counter),但在新的批次开始时不调用它。

描述预期行为

默认步长值，即tf.summary.experimental.get_step()返回的值，应反映当前步骤。由于self._train_step是一个变量，只需将其直接传递给tf.summary.experimental.set_step()即可。

重现问题的独立代码

在训练过程中使用tf.summary.scalar记录任意标量，但不要提供step参数。确保创建了一个tf.keras.callbacks.TensorBoard并设置了update_freq参数。

tensorflow

来源：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/43568

6条答案

按热度按时间

kq4fsx7k1#

我编写了一个快速的热修复，它对我有效：

class TensorBoardFix(tf.keras.callbacks.TensorBoard):
    """
    This fixes incorrect step values when using the TensorBoard callback with custom summary ops
    """

    def on_train_begin(self, *args, **kwargs):
        super(TensorBoardFix, self).on_train_begin(*args, **kwargs)
        tf.summary.experimental.set_step(self._train_step)

    def on_test_begin(self, *args, **kwargs):
        super(TensorBoardFix, self).on_test_begin(*args, **kwargs)
        tf.summary.experimental.set_step(self._val_step)

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7d7tgy0s2#

你看到这样的公关有什么副作用吗？

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34gzjxbg3#

如果你正在修改代码，你可能也想考虑更新文档。目前还没有记录TensorBoard回调设置默认写入器。我最初在尝试从TensorBoard回调中劫持写入器时遇到了这个问题，意识到这个类已经实现了我想要的功能。

赞(0）回复(0）举报 4个月前

x6yk4ghg4#

请使用最新版本的TensorFlow进行验证，并告知我们是否仍然遇到此问题。

赞(0）回复(0）举报 4个月前

oknwwptz5#

这个问题在TensorFlow 2.5.0中仍然存在。当我使用tf.summary.*操作来记录我想要的标量和图像时，它们的步骤总是在TensorBoard中的0。而@sehoffmann提到的 Package 类TensorBoardFix在TF 2.5.0中作为临时解决方案工作。