如何运用TFboard画出model.fit(x_train, y_train, epochs=20, validation_data=(x_test, y_test))
时间: 2023-12-24 16:49:17 浏览: 164
浅谈keras通过model.fit_generator训练模型(节省内存)
您可以按照以下步骤使用TensorBoard在训练期间可视化您的模型:
1. 导入TensorBoard和Callback(回调):
```python
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
```
2. 创建一个TensorBoard回调对象,指定日志目录和要记录的批次数。例如:
```python
log_dir = "logs/fit/"
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)
```
3. 在模型的fit()方法中添加回调对象:
```python
model.fit(x_train, y_train, epochs=20, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[tensorboard_callback])
```
4. 启动TensorBoard服务器并加载日志:
```python
%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir logs/fit
```
5. 在浏览器中打开TensorBoard,查看模型的训练和验证指标、图层和计算图等信息。
注意:在训练期间,TensorBoard将在log_dir目录下生成一个事件文件,其中包含与模型相关的信息。因此,为了避免覆盖先前的日志,建议在每次运行时更改记录目录。
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