tensorflow: 畅玩tensorboard图表(SCALARS)

前言

这篇博客建立在你已经会使用tensorboard的基础上。如果你还不会记录数据并使用tensorboard,请移步我之前的另一篇博客:tensorflow: tensorboard 探究

关于模型文件夹

每启动一轮新的训练时,存放生成模型的文件夹就会生成一个独立的子文件夹。 每当开始初始训练时,该子文件夹下会生成一个events文件用于记录开始:

停掉训练时,该子文件夹下会生成已经训练好的若干个参数模型,并再生成一个events文件用于记录这第一次训练:

如果接着最后一次的训练结果继续训练下去,那么在再次停掉训练时,又会生成这次训练所新生成的若干个参数模型,并又一次生成一个events文件用于记录这二次训练:

思考

那么这些 events文件 究竟和 tensorboard成像 之间有什么关联呢?

Test

这边共有三个events文件,按时间顺序分别称之为:初始化events首次训练events二次训练events

分别对他们进行 Ablation Experiments (切除实验):

  1. 只有 初始化events
  1. 初始化events + 首次训练events
  1. 三个events文件俱在:
  1. 初始化events + 二次训练events
  1. 首次训练events + 二次训练events

总结

初始events文件:在y轴上记录初始值。 非初始events文件:记录一段变化。

在上述二者俱在时,会将 可被识别的 第一个模型 的结果值y轴上的 初始点直线 连接起来。

如果缺少了任意一个events文件,那么在那个阶段所新训练出的参数模型都不能被识别到。

每次做Ablation之前,记得要先停掉之前的tensorboard进程,再重新打开一遍。否则你对events文件的各种增删操作,本地端口localhost:6006 都是无法感知到的。

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