Я планирую сделать встраивание визуализации в
TensorBoard Projector
с подготовленными векторными данными (не обученными TensorFlow) из записной книжки в Google Cloud DataLab (вместо загрузки файлов TSV в веб-браузер).
Я пробовал код, указанный в этого урока :
from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector
LOG_DIR='test_log'
# Create randomly initialized embedding weights which will be trained.
N = 10000 # Number of items (vocab size).
D = 200 # Dimensionality of the embedding.
embedding_var = tf.Variable(tf.random_normal([N,D]), name='word_embedding')
# Format: tensorflow/tensorboard/plugins/projector/projector_config.proto
config = projector.ProjectorConfig()
# You can add multiple embeddings. Here we add only one.
embedding = config.embeddings.add()
embedding.tensor_name = embedding_var.name
# Link this tensor to its metadata file (e.g. labels).
# embedding.metadata_path = os.path.join(LOG_DIR, 'metadata.tsv')
# Use the same LOG_DIR where you stored your checkpoint.
summary_writer = tf.summary.FileWriter(LOG_DIR)
# The next line writes a projector_config.pbtxt in the LOG_DIR. TensorBoard will
# read this file during startup.
projector.visualize_embeddings(summary_writer, config)
Пока LOG_DIR - это пустая папка в той же папке, что и файл ноутбука.
Поскольку для встраивания визуализации метаданные не требуются, я не установил embedding.metadata_path.
Затем я запускаю код:
from google.datalab.ml import TensorBoard as tb
tb.start('test_log')
Можно открыть новую страницу TensorBoard, но там написано:
Контрольно-пропускной пункт не найден.
при переключении в режим просмотра проектора.
Но, как показывает приведенный выше код, данные создаются случайным образом, не должно быть никаких файлов контрольных точек.
Кроме того, на следующем этапе мне нужно сделать встраиваемую визуализацию с моими собственными векторными данными, которая не обучена Tensorflow, без какого-либо файла контрольных точек.
При использовании проектора в веб-браузере требуется только файл TSV векторных данных, он не требует файла контрольных точек.
Итак, вопрос: как правильно сделать встраивание визуализации в TensorBoard Projector из Google Cloud DataLab, используя только набор данных вектора?
Спасибо.