TensorBoard使用

from keras.callbacks import TensorBoard, ModelCheckpoint
from datetime import datetime
TIMESTAMP = "{0:%Y-%m-%dT%H-%M-%S/}".format(datetime.now())
train_log_dir = '/home/Predict/logs/train/' + TIMESTAMP
#print(train_log_dir)
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir=train_log_dir, histogram_freq=0, write_grads=False, batch_size=128,write_graph=True, write_images=False, embeddings_freq=0, embeddings_layer_names=None, embeddings_metadata=None)
callbacks_list = [tensorboard_callback]

在代码对应位置建立logs/train文件夹,然后右键启动终端输入:
tensorboard --logdir=logs
在这里插入图片描述

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值