EventAccumulator add_scalars: в ​​пользовательском интерфейсе отображается несколько кривых, но через EventAccumulator д ⇐ Python

[Anonymous]

Я записываю несколько скалярных кривых на один и тот же график TensorBoard, используя SummaryWriter.add_scalars PyTorch, например:

Код: Выделить всё

boardWriter.add_scalars(
"Loss",
{
"training": training_loss,
"validation": validation_loss,
"reconstruction": reconstruction_loss,
"quantized": quantized_loss,
},
epoch
)

В пользовательском интерфейсе TensorBoard это работает отлично:

Я вижу один график («Потери») с несколькими кривыми («обучение», «проверка» и т. д.):

Многострочный график в Tensorboard

Проблема
Когда я позже анализирую файлы событий TensorBoard с помощью EventAccumulator для экспорта данных в CSV, я вижу только один скалярный тег

Код: Выделить всё

ea = EventAccumulator(event_file, size_guidance={"scalars": 0})
ea.Reload()
print(ea.Tags()["scalars"])

Вывод выглядит так:

Код: Выделить всё

["Loss"]

введите здесь описание изображения
Вместо чего-то вроде:

Код: Выделить всё

["Loss/training", "Loss/validation", ...]

В результате:

• При экспорте все кривые сворачиваются в один столбец.
• Имена серий (

  Код: Выделить всё

  training

  , проверка, …) кажутся потерянными
• Я не могу восстановить, какая кривая принадлежала какой строке в пользовательском интерфейсе

Я использую tensorboard 2.17.1

Что я пробовал

• Итерация по нескольким файлам event.out.tfevents*
• Проверка того, что пользовательский интерфейс TensorBoard по-прежнему правильно отображает все кривые
• Проверка ea.Scalars("Loss") (содержит значения, но без разделения рядов)
• Проверка остальных тегов; все пусто

Вопрос
Есть ли способ восстановить отдельные названия серий (

Код: Выделить всё

training

, валидация,…) из файлов событий TensorBoard при использовании add_scalars?[/b]

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... -scalar-ta