我正在用TensorFlow训练一个神经网络,我想用TensorBoard可视化训练结果。你知道吗
我的代码如下:
model = Sequential([
Dense(len(test_inputs[0])),
BatchNormalization(),
Activation('tanh'),
Dropout(0.01),
Dense(128),
BatchNormalization(),
Activation('tanh'),
Dropout(0.01),
Dense(128),
BatchNormalization(),
Activation('relu'),
Dropout(0.01),
Dense(len(test_outputs[0])),
BatchNormalization(),
Activation('softmax')
])
model.compile(
optimizer='Adadelta',
loss='mse',
metrics=['accuracy']
)
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)
model.fit(
x = train_inputs,
y = train_outputs,
epochs = 5000,
batch_size = 100,
validation_data = (test_inputs, test_outputs),
callbacks = [tensorboard_callback],
verbose = False
)
除了我在TensorBoard中得到的图(下图)显示了验证数据的所有步骤(蓝线)和训练数据的几个步骤(红线)之外,所有的工作都如预期的那样。你知道吗
为什么会这样?我肯定做错了什么,但我不知道是什么。你知道吗
这是由于张力板中使用的仿形。这个问题实际上正在进行中。你知道吗
您可以通过在训练之后重新启动tensorboard进程来解决这个问题,或者如果您需要能够遵循训练度量,可以通过阻止tensorboard回调中的评测来解决这个问题
profile_batch=0
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