前回、説明せずに使ってしまったStepについて、少し確認しておく。
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TensorFlowでBatchの各段階はステップStepと呼ばれ、global_stepパラメータが用意されている。
このStepを使って、Session()でステップごとの変化をモニターできる。
方法としては、まず、tf.Variable(0, trainable=False)として、初期値0を変数に与える。
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step_var = tf.Variable(0, trainable=False) |
次に、最適化のoptimizerのminimize()で、global_stepオプションで、上記の変数step_varを指定する。
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optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate).minimize(loss, global_step=step_var) |
最後に、セッション内のBatchループで、runさせて、writer.add_summary()のバラメータで、globbal_stepオプションをもしいて、モニターしたいscalar値のx軸変化に指定する。
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step = sess.run(step_var) writer.add_summary(summary_op2, global_step=step) writer.add_summary(summary_a2, global_step=step) writer.add_summary(summary_b2, global_step=step) |