# 帳票設計書 2-TensorBoardサマリー（Scalar）

## 概要

本ドキュメントは、トレーニング中のスカラー値（loss、accuracy等）をイベントファイルに記録し、TensorBoardで可視化可能な形式で出力するサマリー帳票の設計を定義する。

### 本帳票の処理概要

TensorBoardサマリー（Scalar）は、機械学習モデルのトレーニングプロセスで生じるスカラー値（損失関数値、精度、学習率など）をTensorBoardイベントファイルに記録する帳票出力機能である。

**業務上の目的・背景**：モデルトレーニングの進行状況をリアルタイムに監視し、学習の収束状況やオーバーフィッティングの兆候を検出するために、スカラーメトリクスの時系列記録が不可欠である。TensorBoard上でグラフとして可視化することで、直感的な学習状況の把握を可能にする。

**帳票の利用シーン**：モデルトレーニング中のメトリクス記録として、エポックやステップごとにloss値やaccuracy値を記録する場面で使用される。トレーニング後の評価分析や、異なるハイパーパラメータ設定の比較にも利用される。

**主要な出力内容**：
1. タグ名（summary名）
2. スカラー値（float型テンソル）
3. ステップ番号（int64型）
4. サマリーメタデータ（プラグイン情報を含む）

**帳票の出力タイミング**：`tf.summary.scalar()`関数の呼び出し時に、デフォルトSummaryWriterが設定されており、かつ記録条件（`record_if`）が真である場合に出力される。

**帳票の利用者**：MLエンジニア、データサイエンティスト、研究者

## 帳票種別

イベントログ（TensorBoardサマリー）

## 利用画面

| 画面No | 画面名 | URL/ルーティング | 出力操作 |
|--------|--------|-----------------|---------|
| N/A | TensorBoard Scalarsダッシュボード | http://localhost:6006/#scalars | `tf.summary.scalar()` API呼び出し |

## 出力形式

### 基本仕様

| 項目 | 内容 |
|-----|------|
| ファイル形式 | TFEventファイル（Protocol Buffersバイナリ） |
| 用紙サイズ | N/A |
| 向き | N/A |
| ファイル名 | `events.out.tfevents.{timestamp}.{hostname}.v2`（SummaryWriterが自動生成） |
| 出力方法 | FileWriter経由でイベントファイルに追記 |
| 文字コード | N/A（バイナリ形式） |

### PDF固有設定

N/A

### Excel固有設定

N/A

## 帳票レイアウト

### レイアウト概要

TensorBoardイベントファイルに記録されるバイナリデータであり、TensorBoard UIを通して時系列グラフとして可視化される。

```
[イベントファイル内レコード構造]
+-------------------------------------+
| Event                               |
|  +- wall_time (double)              |
|  +- step (int64)                    |
|  +- summary                         |
|       +- value[]                    |
|            +- tag (string)          |
|            +- simple_value (float)  |
|            +- metadata              |
+-------------------------------------+
```

### ヘッダー部

| No | 項目名 | 説明 | データ取得元 | 表示形式 |
|----|-------|------|-------------|---------|
| 1 | タグ | サマリーの識別名 | `name`引数（name scope付き） | 文字列（TensorBoardのラン名/タグとして表示） |
| 2 | ステップ | 記録時点のステップ番号 | `step`引数またはグローバルステップ | int64整数値 |

### 明細部

| No | 項目名 | 説明 | データ取得元 | 表示形式 | 列幅 |
|----|-------|------|-------------|---------|-----|
| 1 | スカラー値 | 記録する数値データ | `tensor`引数（float32/64/int32/64等） | 浮動小数点数 | N/A |

### フッター部

| No | 項目名 | 説明 | データ取得元 | 表示形式 |
|----|-------|------|-------------|---------|
| 1 | メタデータ | SummaryMetadata（プラグイン名等） | 自動生成 | Protocol Buffers |

## 出力条件

### 抽出条件

| 条件名 | 説明 | 必須 |
|-------|------|-----|
| デフォルトSummaryWriter | `tf.summary.create_file_writer()`で作成し`as_default()`で設定 | Yes |
| 記録条件 | `tf.summary.record_if()`がTrue（デフォルトTrue） | Yes |
| ステップ値 | `step`引数またはset_step()で設定 | Yes |

### ソート順

| 優先度 | 項目 | 昇順/降順 |
|-------|------|---------|
| 1 | ステップ番号 | 昇順（時系列） |

### 改ページ条件

N/A（ストリーミング出力）

## データベース参照仕様

### 参照テーブル一覧

本帳票はデータベースを参照しない。インメモリのテンソルデータをイベントファイルに出力する。

| テーブル名 | 用途 | 結合条件 |
|-----------|------|---------|
| N/A | N/A | N/A |

### テーブル別参照項目詳細

N/A

## 計算仕様

### 計算項目一覧

| 項目名 | 計算式 | 端数処理 | 備考 |
|-------|-------|---------|------|
| スカラー値 | 入力テンソルの値をそのまま記録 | N/A | `array_ops.identity(tensor)`でCPUに移動後記録 |
| ステップ値 | `ops.convert_to_tensor(step, dtypes.int64)` | N/A | int64にキャスト |

## 処理フロー

### 出力フロー

```mermaid
flowchart TD
    A[tf.summary.scalar呼び出し] --> B{SummaryWriter設定済み?}
    B -->|No| C[no_op返却]
    B -->|Yes| D{should_record_summaries?}
    D -->|No| E[False返却]
    D -->|Yes| F[stepの検証・取得]
    F --> G[テンソルをCPUに移動]
    G --> H[gen_summary_ops.write_scalar_summary呼び出し]
    H --> I[イベントファイルに書き込み]
    I --> J[True返却]
```

## エラー処理

### エラーケース一覧

| エラー種別 | 発生条件 | 表示メッセージ | 対処方法 |
|----------|---------|--------------|---------|
| ValueError | stepが未設定でget_step()もNone | `No step set. Please specify one either through the step argument or through tf.summary.experimental.set_step()` | step引数を指定するかset_step()を呼び出す |
| ValueError | stepのshapeがスカラーでない | `Argument step must be a scalar. Received step with shape {shape}.` | スカラー値をstepに渡す |
| RuntimeError | クローズ済みSummaryWriterの使用 | `SummaryWriter {writer!r} is already closed` | 新しいSummaryWriterを作成する |

## パフォーマンス要件

| 項目 | 内容 |
|-----|------|
| 想定データ件数 | ステップあたり1レコード、トレーニング全体で数千〜数百万レコード |
| 目標出力時間 | マイクロ秒オーダー（非同期書き込み） |
| 同時出力数上限 | SummaryWriter単位（max_queue=10がデフォルト、flush_millis=120000） |

## セキュリティ考慮事項

- イベントファイルはローカルディスクまたは指定されたlogdirに書き込まれる
- TensorBoardサーバーのアクセス制御はTensorBoardの設定に依存する
- サマリーデータにはモデルの性能指標が含まれるため、機密性の高いモデルの場合はアクセス制限が必要

## 備考

- V2 APIではデフォルトのファイルサフィックスは`.v2`（summary_ops_v2.py 行569）
- SummaryWriterはmax_queue=10、flush_millis=120000（2分）がデフォルト（summary_ops_v2.py 行565-567）
- DTensor環境では、テンソルをホストメッシュにコピーしてから記録する（summary_ops_v2.py 行1487-1493）

---

## コードリーディングガイド

本帳票を理解するために参照すべきファイルと、推奨する読み解き順序を以下に示す。

### 推奨読解順序

#### Step 1: データ構造を理解する

| 順序 | ファイル | パス | 読解ポイント |
|-----|---------|------|-------------|
| 1-1 | summary_pb2 | `tensorflow/core/framework/summary.proto` | Summaryプロトバッファの構造（Value, tag, simple_value） |

**読解のコツ**: TensorBoardが読み取るイベントファイルはEvent protobufの連続で構成される。各Eventにwall_time, step, summaryが含まれる。

#### Step 2: エントリーポイントを理解する

| 順序 | ファイル | パス | 読解ポイント |
|-----|---------|------|-------------|
| 2-1 | summary_ops_v2.py | `tensorflow/python/ops/summary_ops_v2.py` | `scalar()`関数（行929-959）: レガシー版のscalarサマリー記録。`write_scalar_summary`オペレーションを生成 |

**主要処理フロー**:
1. **行948-949**: stepの選択（引数またはグローバルステップ）
2. **行950-957**: innerのfunction定義 - `gen_summary_ops.write_scalar_summary`呼び出し
3. **行959**: `summary_writer_function()`へ委譲

#### Step 3: SummaryWriter管理を理解する

| 順序 | ファイル | パス | 読解ポイント |
|-----|---------|------|-------------|
| 3-1 | summary_ops_v2.py | `tensorflow/python/ops/summary_ops_v2.py` | `create_file_writer_v2()`（行521-594）、`_SummaryState`（行58-66）、`_ResourceSummaryWriter`（行319-380） |

**主要処理フロー**:
- **行58-66**: `_SummaryState`がスレッドローカルでwriter/recording/stepを管理
- **行521-594**: `create_file_writer_v2`でSummaryWriterリソースを作成
- **行875-904**: `summary_writer_function`が記録条件チェックと実際の書き込みを制御

#### Step 4: 記録条件制御を理解する

| 順序 | ファイル | パス | 読解ポイント |
|-----|---------|------|-------------|
| 4-1 | summary_ops_v2.py | `tensorflow/python/ops/summary_ops_v2.py` | `should_record_summaries()`（行133-143）、`record_if()`（行161-188） |

### プログラム呼び出し階層図

```
tf.summary.scalar() [V2 API]
    |
    +-- scalar() [行929] (レガシーcontrib版)
    |       |
    |       +-- _choose_step() [行1227] - ステップ値検証
    |       +-- summary_writer_function() [行875]
    |               |
    |               +-- _legacy_contrib_should_record_summaries() [行147]
    |               +-- gen_summary_ops.write_scalar_summary()
    |
    +-- [V2版はwrite()を使用]
            |
            +-- should_record_summaries() [行133]
            +-- gen_summary_ops.write_summary()
```

### データフロー図

```
[入力]                    [処理]                          [出力]

name (string) --------+
                       |
tensor (scalar) ------+---> scalar() / write()
                       |      |
step (int64) ---------+      +-- identity(tensor) -> CPU
                       |      +-- write_scalar_summary
family (string) ------+                |
                                       v
                              SummaryWriter._resource
                                       |
                                       v
                              events.out.tfevents.*
```

### 関連ファイル一覧

| ファイル | パス | 種別 | 役割 |
|---------|------|------|------|
| summary_ops_v2.py | `tensorflow/python/ops/summary_ops_v2.py` | ソース | サマリーOP定義（scalar, write等） |
| gen_summary_ops.py | `tensorflow/python/ops/gen_summary_ops.py` | 生成コード | C++オペレーションのPythonバインディング |
| summary.proto | `tensorflow/core/framework/summary.proto` | 定義 | Summaryプロトバッファ定義 |
| summary_op_util.py | `tensorflow/python/ops/summary_op_util.py` | ユーティリティ | サマリースコープヘルパー |
