Tensorboard详解

该类在存放在keras.callbacks模块中。拥有许多参数，主要的参数如下：

1、log_dir: 用来保存Tensorboard的日志文件等内容的位置

2、histogram_freq: 对于模型中各个层计算激活值和模型权重直方图的频率。

3、write_graph: 是否在 TensorBoard 中可视化图像。

4、write_grads: 是否在 TensorBoard 中可视化梯度值直方图。

5、batch_size: 用以直方图计算的传入神经元网络输入批的大小。

6、write_images: 是否在 TensorBoard中将模型权重以图片可视化。

7、update_freq: 常用的三个值为’batch’ 、 ‘epoch’ 或 整数。当使用 ‘batch’ 时，在每个 batch 之后将损失和评估值写入到 TensorBoard 中。 ‘epoch’ 类似。如果使用整数，会在每一定个样本之后将损失和评估值写入到 TensorBoard 中。

默认值如下：

log_dir='./logs',  # 默认保存在当前文件夹下的logs文件夹之下
histogram_freq=0,
batch_size=32,
write_graph=True,  #默认是True，默认是显示graph的。
write_grads=False,
write_images=False,
update_freq='epoch'

使用例子

以手写体为例子，我们打开histogram_freq和write_grads，也就是在Tensorboard中保存权值直方图和梯度直方图。

打开CMD，利用tensorboard --logdir=logs生成tensorboard观测网页。

1、loss和acc

2、权值直方图

3、梯度直方图

实现代码

import numpy as np
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Activation,Conv2D,MaxPool2D,Flatten
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Model
from keras.utils import to_categorical
from keras.callbacks import TensorBoard
if __name__=="__main__":
    (x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data()
    x_train=np.expand_dims(x_train,axis=-1)
    x_test=np.expand_dims(x_test,axis=-1)
    y_train=to_categorical(y_train,num_classes=10)
    y_test=to_categorical(y_test,num_classes=10)
    batch_size=128
    epochs=10
    inputs = Input([28,28,1])
    x = Conv2D(32, (5,5), activation='relu')(inputs)
    x = Conv2D(64, (5,5), activation='relu')(x)   
    x = MaxPool2D(pool_size=(2,2))(x)
    x = Flatten()(x)    
    x = Dense(128, activation='relu')(x)
    x = Dropout(0.5)(x)
    x = Dense(10, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs,x)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer="adam",metrics=['acc']) 
    Tensorboard= TensorBoard(log_dir="./model", histogram_freq=1,write_grads=True)
    history=model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, shuffle=True, validation_split=0.2,callbacks=[Tensorboard])

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• Python中类的继承如何理解，有哪些要点

  类的继承可以看成对类的属性和方法的重用,能够大大的减少代码量,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python中类的继承的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

• Python异常处理的两大类型是什么，分别是怎样的

  这篇文章主要个大家分享的是Python常见异常类型处理，编写程序的过程，难免会遇到一些错误，程序逻辑又或者运行与系统发生各种冲突等等，下面我们就来看看那些我们在编程中常遇到的异常都是怎么处理的吧，需要的小伙伴可以参考一下

• python的chardet怎样安装和使用？

  如果想要使用Python做爬虫操作，那么关于chardet库的内容是需要掌握的。对此下面就给大家介绍一下关于chardet库的安装与使用，下本有“爬虫”中使用chardet库的简单实例，感兴趣的朋友们可以看看。

• Python中http请求方法库方法有哪些，怎么使用

  最近在使用python做接口测试，发现python中http请求方法有许多种，今天抽点时间把相关内容整理，分享给大家，具体内容如下所示：一、python

• Python转换服务的使用过程是什么

  这篇文章主要介绍了基于Python使用永中文档转换服务的方式,本文给大家讲解的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下