详解summary_pb2Summary()在TensorBoard中的作用

summary_pb2.Summary()是TensorBoard中的一个数据结构，用于将数据汇总并显示在TensorBoard的可视化界面中。它是通过Protocol Buffer来定义的，可以将各种类型的数据（如标量、图像、直方图、张量等）以protocol buffer的格式封装起来，方便在TensorBoard中进行展示和比较。

使用例子如下：

1. 导入必要的库和模块

import tensorflow as tf
from tensorflow.core.framework import summary_pb2

2. 创建一个Scalar类型的summary

# 创建一个Scalar类型的summary，标量值为10
value = 10
summary = summary_pb2.Summary()
summary_value = summary.value.add()
summary_value.simple_value = value
summary_value.tag = "scalar_demo"

3. 创建一个Image类型的summary

# 创建一个Image类型的summary，图像数据为一个numpy数组
import numpy as np
image = np.ones((100, 100, 3))
summary_image = tf.Summary.Image(encoded_image_string=image.tostring(), height=100, width=100)
summary_value = summary.value.add()
summary_value.tag = 'image_demo'
summary_value.image.CopyFrom(summary_image)

4. 创建一个Histogram类型的summary

# 创建一个Histogram类型的summary，用于展示张量的分布情况
tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
summary_histogram = tf.summary.histogram("histogram_demo", tensor)

5. 将summary写入TensorBoard

# 创建一个写入summary的文件
writer = tf.summary.FileWriter(log_dir)
# 将summary写入文件
writer.add_summary(summary, global_step)
# 关闭写入文件的writer
writer.close()

6. 在TensorBoard中查看summary

在命令行中运行以下命令，打开TensorBoard服务器：

tensorboard --logdir=log_dir

在浏览器中打开TensorBoard的可视化界面，即可查看summary的展示效果。

通过上述例子可以看出，使用summary_pb2.Summary()可以将不同类型的数据进行封装，然后通过tf.summary.FileWriter将其写入TensorBoard日志文件中，通过运行TensorBoard服务器来查看这些summary的可视化效果。这对于模型训练和调试过程中的可视化分析非常有帮助。