tensorflow 训练之tensorboard使用

本文详细介绍了如何在TensorFlow中使用Summary记录训练过程中的各种统计数据,并通过TensorBoard进行可视化展示。从简单的标量记录到复杂的直方图生成,再到Session操作整合,最后通过Writer将数据写入文件供TensorBoard读取。通过具体代码示例,展示了如何创建占位符、生成正态分布数据并记录为直方图,以及如何设置Session和Summary Writer来运行和保存Summary数据。
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1、add saclar and histogram

tf.summary.scalar('mean', mean)
tf.summary.histogram('histogram', var)

2、 sess-op

merged = tf.summary.merge_all()

 

3、writer init 

train_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.summaries_dir + '/train',
                                      sess.graph)

4、sess run & write to file 

summary, acc = sess.run([merged, accuracy], feed_dict=feed_dict(False))
test_writer.add_summary(summary, i)

 

举例:

import tensorflow as tf

k = tf.placeholder(tf.float32)

# Make a normal distribution, with a shifting mean
mean_moving_normal = tf.random_normal(shape=[1000], mean=(5*k), stddev=1)
# Record that distribution into a histogram summary
tf.summary.histogram("normal/moving_mean", mean_moving_normal)

# Setup a session and summary writer
sess = tf.Session()
writer = tf.summary.FileWriter("/tmp/histogram_example")

summaries = tf.summary.merge_all()

# Setup a loop and write the summaries to disk
N = 400
for step in range(N):
  k_val = step/float(N)
  summ = sess.run(summaries, feed_dict={k: k_val})
  writer.add_summary(summ, global_step=step)

查看

tensorboard --logdir=/tmp/histogram_example

 

https://tensorflow.google.cn/guide/tensorboard_histograms

https://tensorflow.google.cn/guide/summaries_and_tensorboard

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10791783.html

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

### 如何在 TensorFlow使用 TensorBoard 进行模型可视化和监控 #### 安装必要的库 确保环境中已经安装了 TensorFlowTensorBoard 库。可以通过以下命令来完成安装: ```bash pip install tensorflow tensorboard ``` 验证 TensorFlow 版本以确认安装成功: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` #### 配置日志目录 创建一个特定的日志目录用于存储 TensorBoard 所需的数据文件。这一步骤非常重要,因为后续 TensorBoard 将读取该路径下的事件文件来进行可视化操作。 ```python log_dir = "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S") tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1) ``` 上述代码片段定义了一个基于当前时间戳命名的日志文件夹,并设置了 `histogram_freq` 参数以便定期保存直方图数据[^1]。 #### 构建并编译模型 编写 Keras 模型结构,在此过程中加入回调机制以支持 TensorBoard 功能。下面给出的是一个简单的例子: ```python model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 这里构建了一个两层全连接神经网络作为演示用途[^3]。 #### 训练模型并与 TensorBoard 关联 调用 fit 方法启动训练流程的同时传入之前配置好的 TensorBoard 回调对象。这样可以在每次迭代结束后自动生成相应的统计数据供 TensorBoard 使用。 ```python model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[tensorboard_callback]) ``` 这段代码执行了五轮 epoch 的训练周期,并指定了测试集用于评估性能;同时通过传递给 `callbacks` 参数的方式引入了 TensorBoard 日志记录器。 #### 启动 TensorBoard Web UI 最后一步是在终端中输入如下指令开启本地服务器,打开浏览器访问指定 URL 即可浏览可视化的训练信息。 ```bash tensorboard --logdir logs/fit/ ``` 此时应该能够在默认地址 http://localhost:6006 上看到 TensorBoard 提供的各种图表界面[^2]。
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