Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

tf.keras.callbacks.TensorBoard

TensorFlow 1 versi Lihat sumber di GitHub

Aktifkan visualisasi untuk TensorBoard.

Mewarisi Dari: Callback

Digunakan di notebook

Digunakan dalam panduan Digunakan dalam tutorial

TensorBoard adalah alat visualisasi disediakan dengan TensorFlow.

callback ini log peristiwa untuk TensorBoard, termasuk:

  • Metrik Ringkasan plot
  • Pelatihan grafik visualisasi
  • histogram aktivasi
  • sampel profil

Jika Anda telah menginstal TensorFlow dengan pip, Anda harus dapat memulai TensorBoard dari baris perintah:

 tensorboard --logdir=path_to_your_logs
 

Anda dapat menemukan informasi lebih lanjut tentang TensorBoard di sini .

Contoh (Basic):

 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.
 

Contoh (Profil):

 # 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 jalur direktori tempat menyimpan file log dapat dipecah oleh TensorBoard.
histogram_freq frekuensi (di zaman) di mana untuk aktivasi menghitung dan berat histogram untuk lapisan model. Jika diatur ke 0, histogram tidak akan dihitung. validasi data (atau split) harus ditentukan untuk visualisasi histogram.
write_graph apakah untuk memvisualisasikan grafik di TensorBoard. File log dapat menjadi cukup besar bila write_graph diatur ke True.
write_images apakah untuk menulis Model bobot untuk memvisualisasikan sebagai gambar di TensorBoard.
update_freq 'batch' atau 'epoch' atau integer. Bila menggunakan 'batch' , menulis kerugian dan metrik untuk TensorBoard setelah setiap batch. Hal yang sama berlaku untuk 'epoch' . Jika menggunakan integer, katakanlah 1000 , callback akan menulis metrik dan kerugian untuk TensorBoard setiap 1000 batch. Perhatikan bahwa menulis terlalu sering untuk TensorBoard dapat memperlambat pelatihan Anda.
profile_batch Profil batch (es) dengan karakteristik menghitung sampel. profile_batch harus bilangan bulat non-negatif atau tupel bilangan bulat. Sepasang bilangan bulat positif menandakan berbagai batch ke profil. Secara default, itu akan profil batch kedua. Set profile_batch = 0 profiling menonaktifkan.
embeddings_freq frekuensi (di zaman) di mana embedding lapisan akan divisualisasikan. Jika diatur ke 0, embeddings tidak akan divisualisasikan.
embeddings_metadata kamus yang memetakan nama layer untuk nama file di mana metadata untuk lapisan embedding ini disimpan. Lihat rincian tentang file format metadata. Dalam kasus jika file metadata yang sama digunakan untuk semua lapisan embedding, string dapat dilalui.

ValueError Jika histogram_freq diatur dan tidak ada data validasi disediakan.

metode

set_model

Lihat sumber

Set Model Keras dan menulis grafik jika ditentukan.

set_params

Lihat sumber