我正在研究一个Tensorflow实现，其中包括以下代码段。我不太理解tf.summary.scalar试图实现什么。我的理解是"queue/%s/fraction_of_%d_full" % (q.name + "_" + phase, capacity)应该是一个名称，但这个名称是什么样的？math_ops.cast(q.size(), tf.float32) * (1. / capacity)应该是一个张量，但这个张量代表什么？

capacity = 50q = tf.FIFOQueue(capacity=50, dtypes=dtypes, shapes=shapes)tf.summary.scalar("queue/%s/fraction_of_%d_full" %                  (q.name + "_" + phase, capacity),                  math_ops.cast(q.size(), tf.float32) * (1. / capacity))

回答：

这个tf.summary.scalar调用将队列大小（相对于容量）输出到TensorBoard，并在会话期间进行更新。

这个标量将以匹配此模式的名称可见：'queue/%s/fraction_of_%d_full'，例如'queue/fifo_queue_training/fraction_of_100_full'，其中fifo_queue是当前队列，其容量为100。

它的值将等于队列中已用的空间，即queue.size() / queue.capacity。这行代码只是将其转换为32位浮点数的一种花哨方式：

math_ops.cast(q.size(), tf.float32) * (1. / capacity)