使用 tensorboard 可视化 kears训练结果

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已于 2022-06-29 04:20:30 修改 · 356 阅读

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#python #深度学习 #机器学习

于 2022-06-29 02:09:54 首次发布

这篇博客介绍了如何使用Tensorboard进行Keras模型训练的可视化，包括安装Tensorboard、在训练模型时调用callback API记录信息、远程查看模型及在Visual Studio Code中使用Tensorboard扩展进行查看。

我们想要追踪模型的训练过程，tensorboard 是个不错的可视化工具。

安装tensorboard

还是使用conda虚拟环境，没有的话先安装conda，参考这里

conda install tensorboard

训练模型时调用callback API

训练信息会保存在 os.path.join(modelfile,‘logs’+model.name) 文件夹里

tensorboard_callback = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=os.path.join(modelfile,'logs'+model.name))
history = model.fit(x_tra, y_tra, epochs

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使用TensorBoard可视化模型

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