Keras使用tensorboard顯示訓(xùn)練過程的實(shí)例
眾所周知tensorflow造勢(shì)雖大卻很難用，因此推薦使用Keras，它缺省是基于tensorflow的，但通過修改keras.json也可以用于theano。但是為了能用tensorflow提供的tensorboard，因此建議仍基于tensorflow。
那么問題來了，由于Keras隱藏了tensorflow那令人詬病、可笑至極的graph構(gòu)建方法，那么如何使用tensorboard呢？一般網(wǎng)站上會(huì)告訴你是這樣的：
方法一（標(biāo)準(zhǔn)調(diào)用方法）：
采用keras特有的fit()進(jìn)行訓(xùn)練，只要在fit的時(shí)候指定callbacks函數(shù)即可，代碼如下
from keras.callbacks import TensorBoard from keras.models import Sequential …… model = Sequential() …… tbCallBack = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq=1, write_graph=True, write_images=True) model_history = model.fit(X_train_train, y_train_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(X_train_val, y_train_val), callbacks = [EarlyStopping(patience=patience,mode='min',verbose=1), history, tbCallBack])
雖然這種方法看上去很美，但它只適用于標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練方法，如果你想用自己的訓(xùn)練方法，就需要調(diào)用train_on_batch，而不能直接使用fit()，這時(shí)就要采用下面這種方法：
方法二（特殊調(diào)用方法）：
這種方法可用于調(diào)用train_on_batch的情況。
%預(yù)先寫好writer，定義好model writer = tf.summary.FileWriter(…) model = … %訓(xùn)練時(shí) loss = model.train_on_batch(…) summary = tf.Summary(value=[ tf.Summary.Value(tag=”d_loss”, simple_value=d_loss), tf.Summary.Value(tag=”g_loss”, simple_value=g_loss), ]) writer.add_summary(summary)
雖然很簡(jiǎn)單，但這種方法只能顯示scalar類型，不能顯示image,histgram等，非常不實(shí)用。真正實(shí)用的是下面的終結(jié)方法：
方法三（最實(shí)用的方法）
最實(shí)用的還是用tensorflow原生的調(diào)用方法，雖然相對(duì)方法二麻煩一點(diǎn)，但考慮到此方法與tensorflow一樣，不需要去記那些額外的花拳繡腿，因此反而是最簡(jiǎn)單的，也是最有效的。
代碼如下：
import tensorflow as tf import datetime %在訓(xùn)練開始之前，預(yù)先定義好可視化的東西，用的是原生的tensorflow方法，這里我們以一個(gè)GAN模型為例，讓它顯示整張模型圖，兩個(gè)標(biāo)量損失函數(shù)，以及5個(gè)生成圖像。方法是預(yù)先用placeholder聲明所要顯示的那些東西，然后在訓(xùn)練過程中將訓(xùn)練結(jié)果來填充它們。你可以自行加入histgram，都和tensorflow一樣 #start tensorboard sess=tf.Session() logdir = “tensorboard/” + datetime.datetime.now().strftime(“%Y%m%d-%H%M%S”) + “/” writer = tf.summary.FileWriter(logdir, sess.graph) D_LOSS = tf.placeholder(tf.float32, []) G_LOSS = tf.placeholder(tf.float32, []) IMAGES = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,28,28,1]) tf.summary.scalar(“D_LOSS”, D_LOSS) tf.summary.scalar(“G_LOSS”, G_LOSS) tf.summary.image(“IMAGES”, IMAGES, 5) merged=tf.summary.merge_all() #end tensorboard
訓(xùn)練迭代過程中，是這樣的
for epoch in range(100):
% 用keras的train_on_batch方法進(jìn)行訓(xùn)練
d_loss = d.train_on_batch(。。。。。。)
g_loss = d_on_g.train_on_batch(。。。。。。)
generated_images = g.predict(。。。。。。)
if index%10==0: #tensorboard
% 將訓(xùn)練結(jié)果填充可視化數(shù)據(jù)
summary=sess.run(merged,feed_dict={D_LOSS:d_loss, G_LOSS:g_loss, IMAGES:generated_images})
writer.add_summary(summary,index)
以上這篇Keras使用tensorboard顯示訓(xùn)練過程的實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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