TensorBoard的使用

安装

conda安装

conda install TensorBoard

代码部分使用TensorBoard

  • 在项目中部分代码如下

#想要保留中间过程——callback。传进函数,保存信息。
    # 根据validation loss保存最优模型
    save_best = callbacks.ModelCheckpoint('best_model.h5', monitor='val_loss', verbose=1, 
                                         save_best_only=True, mode='min')#训练网络希望每次训练过程中保存好的结果。存的文件名等信息。

    # 如果训练持续没有validation loss的提升, 提前结束训练                                
    early_stop = callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=15, 
                                         verbose=0, mode='auto')#选择epoch=10000,到100时候就保持不变了,需要提前停止。看15步内没有变化。
    tbCallBack = callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph',write_graph=True,write_image=True)
    callbacks_list = [early_stop, save_best,tbCallBack ]# 三个callback放在列表里

    history = model.fit_generator(batch_generator(X_train, y_train, batch_size, shape, training=True),
                                  steps_per_epoch = samples_per_epoch,
                                  validation_steps = nb_val_samples // batch_size,
                                  validation_data = batch_generator(X_val, y_val, batch_size, shape, 
                                                                  training=False, monitor=False),
                                  epochs=nb_epoch, verbose=1, callbacks=callbacks_list)# (batch_generator产生训练数据,


    with open('./trainHistoryDict.p', 'wb') as file_pi:
        pickle.dump(history.history, file_pi)#保存history的属性history
  • 其中有关于TensorBoard的部分代码如下
  tbCallBack = callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph',write_graph=True,write_image=True)#创建一个文件夹Graph存

TensorBoard界面

  • 终端输入
tensorboard --logdir ./Graph --port=6005

PS:如何在利用MobaXterm建立ssh隧道,实现远程端口到本机端口的转发:请看我的博客https://blog.youkuaiyun.com/qq_37486501/article/details/123637404
如果成功,则显示网址(端口号)。打开浏览器,输入网址(端口号),则会打开Tensorboard界面,如下图所示在这里插入图片描述

  • TensorBoard界面中有:SCALARS和GRAPHS
    其中SCALARS中loss图表:
    浅色线:真实值
    深色线:平均值
    其中GRAPHS中显示的是:Model结构
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