TensorBoardでTensorFlowモデル学習を可視化する方法

1年 ago
海斗, 葵
1 minute

TensorFlowモデルのトレーニングプロセスを視覚化するためにTensorBoardを使用するには、以下の手順に従う必要があります。

  1. TensorBoardのコールバック関数をコードに追加する：TensorFlowモデルのトレーニング中、TensorBoardコールバック関数を追加することで、トレーニングプロセス中のメトリクスデータ（損失値、精度など）を収集することができます。モデルを作成する際には、tf.keras.callbacks.TensorBoard()関数を使用してTensorBoardコールバック関数を追加することができます。具体的なコード例は以下の通りです：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard

# 创建TensorBoard回调函数
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir="logs")

# 创建并编译模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型并添加TensorBoard回调函数
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])
  1. TensorBoardサーバーを起動する：モデルのトレーニング中、TensorBoardは収集したメトリクスデータを指定したログディレクトリに保存します。これらのデータを見るには、TensorBoardサーバーを起動する必要があります。TensorBoardサーバーを起動するには、コマンドラインで以下のコードを実行します。
tensorboard --logdir=logs
  1. TensorBoardの画面にアクセスするには、ブラウザにhttp://localhost:6006/を入力すると、TensorBoardの画面にアクセスできます。TensorBoardの画面では、トレーニング中の損失値や精度などの指標データを確認し、曲線グラフやヒストグラムなどのビジュアル表示を行うことができます。

上記の手順を経て、TensorBoardを使用してTensorFlowモデルのトレーニングプロセスを可視化し、モデルのトレーニング状況をより直感的に理解することができます。

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