【问题标题】:How do I check accuracy of my training model using Tensorboard?如何使用 Tensorboard 检查训练模型的准确性?
【发布时间】:2021-09-27 14:24:15
【问题描述】:
我正在运行 CNN 进行图像分类。每 100 步,在文件夹中创建一个文件:model.ckpt-0.data-00000-of-00001、model.ckpt-0.index、model.ckpt-0.meta。还有这些文件:graph.pbtxt 和 checkpoint。
我将使用这些文件中的哪些来查看我在 Tensorboard 中的训练模型的准确性?
【问题讨论】:
标签:
python
tensorflow
machine-learning
tensorboard
tensorboardx
【解决方案1】:
这些都不包含准确度值,它们是模型的定义(graph.pbtxt)和模型权重(checkpoint / ckpt 文件)。
默认情况下,fit 方法将输出您在模型上调用 compile 时定义的任何损失或指标(例如准确度),例如
model.compile(optimizer="Adam", loss="mse", metrics=["mae", "acc"])
将使用mse 损失和mae 和acc 指标编译模型。这些值将在每个 epoch 结束时打印,或者如果您在调用 fit 时更改 verbose 参数,则更频繁地打印
也许可视化这些值的最佳方法是使用Tensorboard。为此,您需要创建一个 tensorboard 回调(回调是一个类,其方法在训练、时期和批次的开始/结束时调用),它将指标和其他信息写入训练目录。
然后你可以从训练目录中运行 tensorboard,例如tensorboard --logdir=/path/to/training/dir 获得一个漂亮的基于 Web 的 UI 来监控培训。