tb_cb = TensorBoard(log_dir='logs/{}_logs/{}'.format(date, model_name)) NameError: name 'date' is not define
时间: 2023-11-28 20:50:09 浏览: 22
这个错误是因为你在使用变量 `date` 之前没有定义它。你可以通过以下方式定义 `date` 变量:
```python
import datetime
# 获取当前日期
date = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")
```
然后再使用 `date` 变量来构建 TensorBoard 日志目录,例如:
```python
tb_cb = TensorBoard(log_dir='logs/{}_logs/{}'.format(date, model_name))
```
这样就可以避免 `NameError: name 'date' is not defined` 错误了。
相关问题
假设当前目录下有一个名为 test 的文件夹,其中有一个名为 log 的子文件夹,我们要将这个子文件夹的路径赋值给 log_dir 变量。 如果使用第一个命令,即: 复制 log_file="${log_dir}/program_monitor.log" 那么无论 log_dir 变量的值是什么,log_file 变量的值都将是 ${log_dir}/program_monitor.log,例如: 复制 log_dir="test/log" log_file="${log_dir}/program_monitor.log" echo $log_file # 输出:test/log/program_monitor.log log_dir="logs" log_file="${log_dir}/program_monitor.log" echo $log_file # 输出:logs/program_monitor.log 而如果使用第二个命令,即: 复制 log_file="$(log_dir)/program_monitor.log" 那么 log_file 变量的值将根据 log_dir 命令的输出而变化,例如: 复制 log_dir="test/log" log_file="$(log_dir)/program_monitor.log" echo $log_file # 输出:test/log/program_monitor.log log_dir="logs" log_file="$(log_dir)/program_monitor.log" echo $log_file # 输出:logs/program_monitor.log 可以看到,第二种方式中,log_file 变量的值会根据 log_dir 命令的输出而变化。没看懂
抱歉,可能我的解释不够清晰。我再尝试一下。
假设当前目录下有一个名为 `test` 的文件夹,其中有一个名为 `log` 的子文件夹,我们要将这个子文件夹的路径赋值给 `log_dir` 变量。
如果使用第一个命令,即:
```
log_file="${log_dir}/program_monitor.log"
```
那么无论 `log_dir` 变量的值是什么,`log_file` 变量的值都将是 `${log_dir}/program_monitor.log`,例如:
```
log_dir="test/log"
log_file="${log_dir}/program_monitor.log"
echo $log_file # 输出:test/log/program_monitor.log
log_dir="logs"
log_file="${log_dir}/program_monitor.log"
echo $log_file # 输出:logs/program_monitor.log
```
而如果使用第二个命令,即:
```
log_file="$(log_dir)/program_monitor.log"
```
那么 `log_file` 变量的值将根据 `log_dir` 命令的输出而变化,例如:
```
log_dir="test/log"
log_file="$(log_dir)/program_monitor.log"
echo $log_file # 输出:test/log/program_monitor.log
log_dir="logs"
log_file="$(log_dir)/program_monitor.log"
echo $log_file # 输出:logs/program_monitor.log
```
可以看到,第二种方式中,`log_file` 变量的值会根据 `log_dir` 命令的输出而变化。
logs_train_dir = 'log/'
`logs_train_dir` 是一个变量,用于指定训练日志的保存目录。在这个目录下,您可以保存训练过程中的一些信息,例如损失函数值、准确率等。这样可以方便地对训练过程进行可视化和分析。
在您的代码中,`logs_train_dir` 被设置为 `'log/'`,这意味着训练日志将被保存在当前目录下的名为 `'log'` 的文件夹中。您可以根据需要更改此目录,以适应您的项目结构和需求。
如果需要使用这个目录,请确保该目录已经存在,或者在代码中添加逻辑来自动创建该目录。例如,可以使用以下代码来创建目录:
```python
import os
if not os.path.exists(logs_train_dir):
os.makedirs(logs_train_dir)
```
这将检查目录是否存在,如果不存在,则创建该目录。
希望这能帮助到您!如果您还有其他问题,请随时提问。