mindspore.ops.ScalarSummary

class mindspore.ops.ScalarSummary

将标量数据保存到Summary文件。必须和 mindspore.SummaryRecord 或 mindspore.SummaryCollector 一起使用， Summary文件的保存路径由SummaryRecord或SummaryCollector指定。Summary文件可以通过MindInsight加载并展示， 关于MindInsight的详细信息请参考 MindInsight文档 。

在Ascend平台上的Graph模式下，可以通过设置环境变量 MS_DUMP_SLICE_SIZE 和 MS_DUMP_WAIT_TIME 解决该算子在调用比较密集场景下算子执行失败的问题。

输入：

• name (str) - 输入标量的名称，不能是空字符串。

• value (Tensor) - 标量数据的值，维度必须为0或者1。

异常：

• TypeError - 如果 name 不是str。

• TypeError - 如果 value 不是Tensor。

• ValueError - 如果 value 的维度大于1。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import mindspore.nn as nn
>>> from mindspore import ops
>>> from mindspore import Tensor, set_context
>>>
>>>
>>> class SummaryDemo(nn.Cell):
...     def __init__(self,):
...         super(SummaryDemo, self).__init__()
...         self.summary = ops.ScalarSummary()
...         self.add = ops.Add()
...
...     def construct(self, x, y):
...         name = "x"
...         self.summary(name, x)
...         x = self.add(x, y)
...         return x
>>> set_context(mode=mindspore.GRAPH_MODE)
>>> summary = SummaryDemo()(Tensor(3), Tensor(4))
>>> print(summary)
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