log_tensorboard=True参数

时间: 2023-08-17 08:06:44 浏览: 104
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Keras使用tensorboard显示训练过程的实例

log_tensorboard=True参数是指在训练模型时是否将日志信息写入Tensorboard。如果将log_tensorboard参数设置为True，那么在模型的编译和训练过程中会生成相应的日志文件，这些日志文件可以用于可视化模型的性能和训练过程。具体来说，可以使用tensorboard命令打开Tensorboard，并指定日志文件的路径，如"tensorboard --logdir logs/fit"。在Tensorboard中，可以查看模型的损失函数、准确率等指标的变化情况，以及可视化训练数据的图像等信息。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Explainable AI：Tensorboard可视化指南](https://blog.csdn.net/u012655441/article/details/122187692)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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tbCallBack = TensorBoard(log_dir='./logs/logs_{}'.format(cnt), # log ?????? histogram_freq=0, # ?????¡ì??????¨¦????????epoch????????????????????????0???????????? # batch_size=32, # ??¡§?¡è??¡è¡ì¨¦???????¡ã?????????????????? write_graph=True, # ???????????¡§??????????????? write_grads=True, # ??????????¡ì??????????????????? write_images=True,# ??????????¡ì?????????? embeddings_freq=0, embeddings_layer_names=None, embeddings_metadata=None)

log_dir参数指定了日志文件的存放路径，histogram_freq参数指定了记录直方图的频率，batch_size参数指定了输入数据的批大小，write_graph参数指定是否将模型的图结构写入日志文件中，write_grads参数指定是否记录...

# This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import dataloader from torchvision.transforms import transforms from module import MyModule train = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True, download=True, transform= transforms.ToTensor()) vgg_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg_model.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000,2)) #ToImage = transforms.ToPILImage() #Image.show(ToImage(train[0][0])) train_data = dataloader.DataLoader(train, batch_size = 128, shuffle=True) model = MyModule() epochs = 5 learningRate = 1e-3 optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = learningRate) loss = nn.CrossEntropyLoss() Writer = SummaryWriter(log_dir="Training") step = 0 for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for data,labels in train_data: y = vgg_model(data) los = loss(y,labels) optimizer.zero_grad() los.backward() optimizer.step() Writer.add_scalar("Training",los,step) step = step + 1 if step%100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += los print("total_loss is {0}".format(los)) Writer.close() torch.save(vgg_model,"model_vgg.pth")将以上代码修改为二分类

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import transforms from module import MyModule # 加载...

import torch from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyModule, self).__init__() self.model1 = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(3072, 100), nn.ReLU(), nn.Linear(100, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.model1(x) return x import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import dataloader from torchvision.transforms import transforms from module import MyModule train = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True, download=True, transform= transforms.ToTensor()) vgg_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg_model.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000,2)) #ToImage = transforms.ToPILImage() #Image.show(ToImage(train[0][0])) train_data = dataloader.DataLoader(train, batch_size = 128, shuffle=True) model = MyModule() #criterion = nn.BCELoss() epochs = 5 learningRate = 1e-3 optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = learningRate) loss = nn.CrossEntropyLoss() Writer = SummaryWriter(log_dir="Training") step = 0 for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for data,labels in train_data: y = vgg_model(data) los = loss(y,labels) optimizer.zero_grad() los.backward() optimizer.step() Writer.add_scalar("Training",los,step) step = step + 1 if step%100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += los print("total_loss is {0}".format(los)) Writer.close() torch.save(vgg_model,"model_vgg.pth")修改变成VGG16-两分类模型

最后，修改训练过程中的模型、优化器、损失函数等参数即可。具体代码实现如下： python import torch import torchvision from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim ...

我的callback ：from keras.callbacks import EarlyStopping my_early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) my_early_stopping2 = EarlyStopping(monitor='loss', patience=10, verbose=1)

TensorBoard(log_dir=log_dir), CSVLogger(filename='my_log.csv') ] model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_split=0.2, callbacks=callbacks) 在这个例子中，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成sin函数数据 import pip import pydot x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 可视化sin函数 plt.plot(x, y) plt.show() from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN # 准备数据 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, validation_data=(testX, testY)) # 可视化损失函数 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() #预测结果 trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) # 可视化预测结果 plt.plot(y) plt.plot(np.concatenate((trainPredict, testPredict))) plt.show()有哪些模型可视化

tensorboard = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=False) 然后在训练模型时添加callbacks参数： history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, ...
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下面是一个使用Tensorboard的示例代码：from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoardtensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1, write_graph=True, write_grads=True, write_...

写一个在yolov5中将tensorboard的代码加入的程序

log_dir = 'logs' # TensorBoard日志保存路径 # 创建模型和数据加载器 model = YOLOv5() dataset = CustomDataset(transform=transforms.ToTensor()) # 自定义数据集，根据实际情况修改 dataloader = DataLoader...

编写一段代码实现使用TensorBoard可视化训练过程，要求写出的代码框架能实现输入图片进行可视化

tb_callback = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1, write_graph=True, write_images=True) # 定义模型 model = model(input_shape, num_classes) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical...

要求在Windows系统中用stable_baselines3中的ppo算法结合gym_super_mario_bros玩超级马里奥的代码，代码要完整一些，代码中要有注释和讲解，代码要有超参数，不使用类函数写，能够调用GPU训练，在训练过程中要有游戏画面显示出来随时，不用类函数写任何代码的同时确保有超参数参和奖励函数，每个超参数后面要有注释，训练过程中要出现游戏画面

clip_range=CLIP_RANGE, tensorboard_log='./logs') # 训练模型，并在训练过程中显示游戏画面 class MonitorCallback(BaseCallback): def __init__(self, env): super(MonitorCallback, self).__init__() self....
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