服务器之家

服务器之家 > 正文

使用tensorboard可视化loss和acc的实例

时间:2020-04-03 19:22     来源/作者:正在努力学习的大金

1.用try...except...避免因版本不同出现导入错误问题

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
try:
 image_summary = tf.image_summary
 scalar_summary = tf.scalar_summary
 histogram_summary = tf.histogram_summary
 merge_summary = tf.merge_summary
 SummaryWriter = tf.train.SummaryWriter
except:
 image_summary = tf.summary.image
 scalar_summary = tf.summary.scalar
 histogram_summary = tf.summary.histogram
 merge_summary = tf.summary.merge
 SummaryWriter = tf.summary.FileWriter

2.将代码写入作用域(作用域不影响代码的运行)

?
1
2
3
4
5
6
7
with tf.name_scope('loss'):
 loss = -tf.reduce_sum(y * tf.log(y_conv))
 loss_summary = scalar_summary('loss', loss)
 
with tf.name_scope('accuracy'):
 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, 'float'))
 acc_summary = scalar_summary('accuracy', accuracy)

3.将要保存的变量存在一起

另外可使用 tf.merge_all_summaries() 或者 tf.summary.merge_all()

?
1
merged = merge_summary([loss_summary, acc_summary])

4.定义保存路径(在sess中完成)

?
1
writer = SummaryWriter('save-cnn20/logs', sess.graph)

5.训练模型的同时训练变量集合merged(在sess中完成,counter为计数,每训练一次增加1)

?
1
2
3
summary, _ = sess.run([merged, train_step], feed_dict={x:x_batch, y:y_batch})
counter += 1
writer.add_summary(summary, counter)

6.训练完成后在 save/logs 文件夹里面会有一个events.out.开头的文件,以下通过终端操作。

?
1
2
cd save
tensorboard --logdir=logs

终端会出现一个网址,复制到浏览器中打开就能看见tensorboard储存的图像了。(若打开后无数据或图像,检查 --logdir后面的文件夹名字是否给错了。)

以上这篇使用tensorboard可视化loss和acc的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39674098/article/details/79242073

标签:

相关文章

热门资讯

2022年最旺的微信头像大全 微信头像2022年最新版图片
2022年最旺的微信头像大全 微信头像2022年最新版图片 2022-01-10
蜘蛛侠3英雄无归3正片免费播放 蜘蛛侠3在线观看免费高清完整
蜘蛛侠3英雄无归3正片免费播放 蜘蛛侠3在线观看免费高清完整 2021-08-24
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗
背刺什么意思 网络词语背刺是什么梗 2020-05-22
yue是什么意思 网络流行语yue了是什么梗
yue是什么意思 网络流行语yue了是什么梗 2020-10-11
暖暖日本高清免费中文 暖暖在线观看免费完整版韩国
暖暖日本高清免费中文 暖暖在线观看免费完整版韩国 2021-05-08
返回顶部