如何在从自定义回调获取的指标上使用tf.summary.scalar生成的Tensorboard中的单个图形而不是2中绘制数据？

如何解决如何在从自定义回调获取的指标上使用tf.summary.scalar生成的Tensorboard中的单个图形而不是2中绘制数据？

我已使用以下代码在Tensorboard中根据自定义ROC-AUC分数回调获取的指标绘制了2个标量图。

for epoch in range(len(history.history['roc_train'])):
    with train_summary_writer.as_default():
        tf.summary.scalar('roc_auc_train',history.history['roc_train'][epoch],step=epoch)
        tf.summary.scalar('roc_auc_val',history.history['roc_val'][epoch],step=epoch)

在Tensorboard中绘制：

如何在相同的图中将它们都得到？请帮忙。

解决方法

创建两个不同的file_writer实例，并使用相同的名称（在此示例中为roc_auc）在所需图的上下文中调用with语句。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import time

now = time.localtime()
subdir = time.strftime("%d-%b-%Y_%H.%M.%S",now)

summary_train = os.path.join("stackoverflow",subdir,"train")
summary_val = os.path.join("stackoverflow","val")

writer_train = tf.summary.create_file_writer(summary_train)
writer_val = tf.summary.create_file_writer(summary_val)

for epoch in range(200):
    with writer_train.as_default():
        tf.summary.scalar(name="roc_auc",data=-np.math.exp(-(epoch/30))+1,step=epoch)
    with writer_val.as_default():
        tf.summary.scalar(name="roc_auc",data=-np.math.exp(-(epoch/15))+1,step=epoch)