TensorFlow中tf.contrib.summary新摘要评估方式及API使用疑问

嘿，我来帮你理清楚tf.contrib.summary这个新API的用法，尤其是你提到的和旧版的差异，还有record_summaries_every_n_global_steps的作用～

旧版的tf.summary玩法很直接：先把所有要记录的摘要操作丢进去，用tf.summary.merge_all()合并成一个大操作，每次session.run这个合并操作，所有摘要就一股脑都写出来了——没有什么频率控制，要么全写，要么全不写。

而tf.contrib.summary（后来其实被整合到原生tf.summary里了，但咱们就按你说的这个版本聊）是靠上下文管理器来实现灵活的频率控制的，record_summaries_every_n_global_steps(n)就是用来给特定摘要加“频率锁”的工具。

假设你的代码大概是这个样子：

global_step = tf.train.get_or_create_global_step()

# 准确率：没加频率控制，默认每次都记
tf.contrib.summary.scalar('accuracy', accuracy)

# 损失：用上下文包起来，每10步记一次
with tf.contrib.summary.record_summaries_every_n_global_steps(10):
    tf.contrib.summary.scalar('loss', loss)

# 获取所有摘要操作
summaries = tf.contrib.summary.all_summary_ops()

那当你在训练循环里每次跑session.run([summaries, global_step])的时候：

• 准确率的摘要每次迭代都会被写入，因为它没被频率控制的上下文包裹，属于“实时记录”的类型；
• 损失的摘要只有当global_step是10的倍数时才会触发写入——比如第10、20、30步，其他步骤里这个损失的写操作会直接被跳过，不会产生任何输出。

• 一定要确保global_step在每次迭代时都会自增！这个频率控制完全是靠global_step的数值来判断的，如果步数不动，那低频摘要永远都不会被写出来；
• 如果你没显式创建global_step，它会自动用默认的全局步数，但我建议你显式创建并管理，避免莫名其妙的bug；
• 旧版的merge_all()对应的新方法是tf.contrib.summary.all_summary_ops()，但注意这个方法返回的不是一个合并后的单一操作，而是一组操作，不过session.run的时候会自动处理它们的执行逻辑，不用你手动合并；
• 要是你想临时关掉某些摘要，还可以用tf.contrib.summary.never_record_summaries()这个上下文管理器，里面的摘要永远不会被写入。

我平时写的时候会把不同频率的摘要分开管理，结构更清楚，不容易搞混：

global_step = tf.train.get_or_create_global_step()

# 实时记录的摘要（每次迭代都写）
with tf.contrib.summary.always_record_summaries():
    tf.contrib.summary.scalar('accuracy', accuracy)
    tf.contrib.summary.image('input_samples', input_batch)

# 低频记录的摘要（每10步写一次）
with tf.contrib.summary.record_summaries_every_n_global_steps(10):
    tf.contrib.summary.scalar('loss', loss)
    tf.contrib.summary.histogram('layer_weights', model.layers[0].weights)

summaries = tf.contrib.summary.all_summary_ops()

# 训练循环
with tf.Session() as sess:
    # 别忘了初始化摘要相关的变量！
    tf.contrib.summary.initialize(graph=tf.get_default_graph())
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    for _ in range(100):
        # 运行摘要+训练步骤，同时更新global_step
        _, current_step = sess.run([summaries, global_step])
        # 可选：打印个日志确认下
        if current_step % 10 == 0:
            print(f"Step {current_step}: 损失摘要已记录")

这样写下来，哪些摘要什么时候写一目了然，也不容易出错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jakub Arnold