如何解析tensorflow事件文件？
How to parse the tensorflow events file?
我想知道如何从模型输出的 events 文件中提取与 Tensorboard 相同的性能结果：特别是 Precision、Recall 和 Loss 数字是最出于兴趣。在给定模型检查点目录的情况下，Tensorboard 上显示了其中的一部分：
我不确定是否有可用于这些模型的自我记录信息或其他元数据。这个特别是 Faster RNN Inception：但这些输出是与特定模型相关联还是格式通用？
在 tensorboard 包中找到方法：
from tensorboard.backend.event_processing.event_accumulator import EventAccumulator
event_acc = EventAccumulator(evtf)
event_acc.Reload()
其中一个条目是：
scal_losses = event_acc.Scalars('Loss/total_loss')
从该列表中，我们可以提取 Step [number] 和 Value（属于 loss）等属性：
losses = sorted([[sevt.step, sevt.value] for sevt in scal_losses])
我想知道如何从模型输出的 events 文件中提取与 Tensorboard 相同的性能结果：特别是 Precision、Recall 和 Loss 数字是最出于兴趣。在给定模型检查点目录的情况下，Tensorboard 上显示了其中的一部分：
我不确定是否有可用于这些模型的自我记录信息或其他元数据。这个特别是 Faster RNN Inception：但这些输出是与特定模型相关联还是格式通用？
在 tensorboard 包中找到方法：
from tensorboard.backend.event_processing.event_accumulator import EventAccumulator
event_acc = EventAccumulator(evtf)
event_acc.Reload()
其中一个条目是：
scal_losses = event_acc.Scalars('Loss/total_loss')
从该列表中，我们可以提取 Step [number] 和 Value（属于 loss）等属性：
losses = sorted([[sevt.step, sevt.value] for sevt in scal_losses])