【Tensorflow】tensorboard

weixin_30849403

于 2018-08-22 18:58:00 发布

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文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/colipso/p/9519737.html

本文介绍了如何在Keras中配置TensorBoard进行模型训练过程的可视化。通过设置回调函数，可以将训练信息输出到指定目录，并通过TensorBoard查看。默认情况下，TensorBoard会在6006端口运行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tbCallBack = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./log' , histogram_freq=0,  
          write_graph=True, write_images=True)

model.fit(x=x_train , y=y_train , epochs=20 , callbacks=[tbCallBack])

许久不用tensorflow，发现keras的代码组织方式更直观。

记录下keras下tensorboard的使用。

tensorboart --logdir ./log

默认端口6006

转载于:https://www.cnblogs.com/colipso/p/9519737.html