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我的理解是 host_call 和 host_call_fn() 将统计信息从 TPU 传输到主机。但是，关于如何为任何非标量生成摘要的说明不是很清楚。

例如，我尝试修改官方的 mnist_tpu.py 以生成训练期间产生的梯度的摘要。model_fn() 是添加更改的地方：

...
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate)
if FLAGS.use_tpu:
  optimizer = tf.contrib.tpu.CrossShardOptimizer(optimizer)

grads = optimizer.compute_gradients(loss)
train_op = optimizer.apply_gradients(grads, global_step)

if not FLAGS.skip_host_call:
    def host_call_fn(gs, loss, lr, grads):
        gs = gs[0]
        with summary.create_file_write(FLAGS.model_dir).as_default():
            summary.scalar('loss', loss[0], step=gs)
            summary.scalar('learning_rate', lr[0], step=gs)

            for index, grad in enumerate(grads):
                summary.histogram('{}-grad'.format(grads[index][1].name),
                        grads[index])

            return summary.all_summary_ops()

    gs_t = tf.reshape(global_step, [1])
    loss_t = tf.reshape(loss, [1])
    lr_t = tf.reshape(learning_rate, [1])
    grads_t = grads
    host_call = (host_call_fn, [gs_t, loss_t, lr_t, grads_t])
return tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec(
    mode=mode,
    loss=loss,
    train_op=train_op
    )
....

不幸的是，上面的添加似乎并没有像在基于 CPU 的训练期间生成直方图那样发挥作用。知道如何在非标量张量上正确生成直方图吗？

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host_call_fn 的参数必须是张量。问题是 grads 是一对梯度张量和变量。您应该在将变量名称传递给 host_call_fn 之前提取变量名称，然后传入梯度张量。使其工作的一种方法是将 host_call_fn 的参数更改为 **kwargs ，其中关键字参数名称是变量名称，并将字典作为张量列表传递。

于 2018-05-16T23:19:46.043 回答