如何使用Keras的Tensorboard回调？
如何使用Keras的Tensorboard回调？
提问于 2017-02-08 19:47:12
我已经用Keras建立了一个神经网络。我会通过Tensorboard可视化它的数据，因此我利用了：
keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0,
write_graph=True, write_images=True)如keras.io中所述。当我运行回调时，我得到了<keras.callbacks.TensorBoard at 0x7f9abb3898>，但在我的文件夹"Graph“中没有得到任何文件。这个回调的使用方式有问题吗？
回答 8
Stack Overflow用户
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发布于 2017-02-08 20:18:23
keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq=0,
write_graph=True, write_images=True)这一行创建了一个回调Tensorboard对象，您应该捕获该对象并将其提供给模型的fit函数。
tbCallBack = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True)
...
model.fit(...inputs and parameters..., callbacks=[tbCallBack])通过这种方式，您可以将回调对象提供给函数。它将在训练期间运行，并将输出可与tensorboard一起使用的文件。
如果要可视化训练期间创建的文件，请在终端中运行
tensorboard --logdir path_to_current_dir/Graph 希望这能有所帮助！
Stack Overflow用户
发布于 2017-04-18 02:45:09
这就是您使用TensorBoard callback的方式
from keras.callbacks import TensorBoard
tensorboard = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=0,
write_graph=True, write_images=False)
# define model
model.fit(X_train, Y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=nb_epoch,
validation_data=(X_test, Y_test),
shuffle=True,
callbacks=[tensorboard])Stack Overflow用户
发布于 2017-02-19 22:26:06
变化
keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0,
write_graph=True, write_images=True)至
tbCallBack = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='Graph', histogram_freq=0,
write_graph=True, write_images=True)并设置您的模型
tbCallback.set_model(model)在你的终端中运行
tensorboard --logdir Graph/页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/42112260
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