我想简单地定义一个模型,并在TensorBoard中可视化它的图形,以便进行初步的架构检查。因此,我不想为此计算任何东西。在TensorFlow 1.X中,这很容易在tf.Session()中实现,在那里我可以简单地flush()一个摘要文件写入器。在TensorFlow2.0中,没有tf.Session(),因此问题是如何实现它? 以下是示例代码。为了让它在TensorBoard中编写图形结构,我需要添加哪些内容?from net
当模型需要足够长的时间来推断时(即足够大的参数和数据),当profile_batch打开时,TensorBoard回调无法将训练指标写入日志事件(至少它们在Tensorboard中不可见)。以下是用于获取该失败的代码:import time
from tensorflow.keras.callbacks importTensorBoard
from tensorflow.keras.la