tensorboard可视化训练过程

时间:2022-06-25
本文章向大家介绍tensorboard可视化训练过程，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

如何查看自己训练过程中的loss变化以及参数的变化过程，以及自己图运算的流程。

1.查看损失

tf.summary.scalar('scalar_loss', loss)

损失的变化

2.查看参数的变化

tf.summary.histogram('weights',w)
tf.summary.histogram('bias',b)

参数的变化

3.查看整个图

graph

4.保存

    merged_summary = tf.summary.merge_all()
    # 得到输出到文件的对象
    writer = tf.summary.FileWriter('./result', sess.graph)
    for...
        summary=sess.run(merged_summary)
        writer.add_summary(summary, step)

5.命令输入

tensorboard --logdir ./result/

显示：

TensorBoard 1.11.0 at http://DESKTOP-S0S0OU0:6006 (Press CTRL+C to quit)

6.打开google浏览器 输入：http://localhost:6006

关于可视化的很好的总结：https://www.jianshu.com/p/bea7fc33cbf4

代码地址： https://github.com/dctongsheng/music_classify/blob/master/tensorboard可视化

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