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tf.keras.callbacks.TensorBoard

TensorFlow 1版 GitHub上查看源代码

启用TensorBoard可视化。

继承: Callback

用在笔记本电脑

使用的指南使用教程

TensorBoard是具备TensorFlow可视化工具。

此回调记录事件TensorBoard,其中包括:

  • 度量汇总图
  • 培训图形可视化
  • 激活直方图
  • 采样分析

如果你已经安装了PIP TensorFlow,你应该能够通过命令行启动TensorBoard:

 tensorboard --logdir=path_to_your_logs
 

您可以找到有关TensorBoard更多信息这里

实施例(基本):

 tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="./logs")
model.fit(x_train, y_train, epochs=2, callbacks=[tensorboard_callback])
# run the tensorboard command to view the visualizations.
 

示例(配置文件):

 # profile a single batch, e.g. the 5th batch.
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs',
                                                      profile_batch=5)
model.fit(x_train, y_train, epochs=2, callbacks=[tensorboard_callback])
# Now run the tensorboard command to view the visualizations (profile plugin).

# profile a range of batches, e.g. from 10 to 20.
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs',
                                                      profile_batch='10,20')
model.fit(x_train, y_train, epochs=2, callbacks=[tensorboard_callback])
# Now run the tensorboard command to view the visualizations (profile plugin).
 

log_dir 该目录在哪里保存日志文件的路径,通过TensorBoard解析。
histogram_freq 频率(在历元),在此,以计算激活和重量直方图模型的层。如果设置为0,直方图将不会被计算。验证数据(或分割)必须为直方图的可视化来指定。
write_graph 是否可视化TensorBoard的曲线图。当write_graph设置为True日志文件可能会变得相当大。
write_images 是否写入中的权重,以可视化在TensorBoard图像。
update_freq 'batch''epoch'或整数。当使用'batch' ,每批之后写入的损失和指标TensorBoard。这同样适用于'epoch' 。如果使用的是整数,比方说1000 ,回调会写的度量和损失TensorBoard每1000个批次。需要注意的是写太频繁,以至于TensorBoard可以减缓你的训练。
profile_batch 简介批次(ES),以计算样品的特性。 profile_batch必须是一个非负整数或整数的一个元组。一对正整数的表示范围批次来分析的。默认情况下,它会配置文件中的第二批。设置profile_batch = 0来禁用分析。
embeddings_freq 频率(在历元),在该嵌入层将被可视化。如果设置为0,嵌入物将不被显示。
embeddings_metadata 该层名称映射到其中用于该嵌入层的元数据被保存文件名的字典。查看详细信息有关的元数据文件格式。如果在被用于所有的嵌入层相同的元数据文件的情况下,串可被传递。

ValueError 如果histogram_freq设置并且不提供验证数据。

方法

set_model

查看源代码

设置Keras模型,如果指定写入图。

set_params

查看源代码