我写了一个 Keras/Tensorflow 回调，将混淆矩阵写入 Tensorboard 中的 Images 选项卡。这在 TF 2.1 中工作正常。不幸的是，我不得不将其转换为TF 1.14，因为其他软件包依赖于此版本。
一切正常(或多或少(，除了张量板报告。
问题所在
正如您在下面的屏幕截图中看到的，有许多类别(？ 标签？ 频道？我不确定术语(而不是只有一个。
屏幕截图：图像的多个类别
似乎与这个问题相关，像"val_loss"这样的训练标量只绘制第一个数据点，之后什么都不绘制。查看第二个屏幕截图
屏幕截图：显示一个数据点的标量
此外，Tensorboard 正在打印以下错误：File <path/to/event-file> updated even though the current file is <path/to/new-event-file>
所以我假设我的 TF 文件编写器在某种程度上不同意在哪里写。
关于混淆矩阵回调： 编写函数如下所示：
def _figure_to_summary(self, fig, step):
# attach a new canvas if not exists
if fig.canvas is None:
matplotlib.backends.backend_agg.FigureCanvasAgg(fig)
fig.canvas.draw()
w, h = fig.canvas.get_width_height()
img = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
img = img.reshape((1, h, w, 3))
with K.get_session().as_default():
tensor = tf.constant(img)
image = tf.summary.image(self.title, tensor).eval()
self._summary_writer.add_summary(image, global_step=step)
self._summary_writer.flush()
图是混淆矩阵的垫图图，步长为整数，这应该使张量板能够在图像上添加小滑块以显示矩阵的历史。
模型按如下方式训练：
run_id = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
tb_path = os.path.join("tensor/", run_id)
tb_reporter = TensorBoard(tb_path)
summ_wr = FileWriter(tb_path)
conf_matr = ConfusionMatrix(va, TARGET_CLASSES.keys(), summ_wr, normalize=True)
cb_list = [tb_reporter, conf_matr]
model.fit(tr, epochs=500, validation_data=va, callbacks=cb_list)
其中summ_wr成为回调的self._summary_writer。
我尝试了什么
我只尝试更改摘要的编写方式。尝试tf.merge_all((，以各种组合打开，关闭和重新打开FileWriter，但没有任何变化。当我停用自定义回调时，张量板回调按预期工作。
我的问题
如何每次都将图像数据写入同一类别？
图像会得到滚动条吗？
如何解决 Keras 张量板回调不显示其数据的问题？
我假设所有问题都是相关的，解决一个问题会导致解决所有问题，但我完全不知道如何做到这一点。
我感谢任何建议:)
编辑： 我刚刚发现了这个问题： 张量板图像摘要 这似乎解决了问题，不幸的是答案没有很多上下文，所以我不知道如何将解决方案集成到代码中。
我找到的解决方案由两部分组成。
首先：我从keras的Tensorboard Callback中偷走了FileWriter。Tensorboard.writer包含调用set_model后的FileWriter。
第二：Summary必须通过构造函数创建，并传递tag-关键字。这会强制图像进入同一组，并且编写器不会相互干扰。
我在这里找到了解决方案的第二部分：TensorBoard：如何编写图像以获得步骤滑块？