TensorBoard 训练图的步骤少于验证图的步骤。为什么？答案

【问题标题】：TensorBoard training plot has less steps than the validation one. Why?TensorBoard 训练图的步骤少于验证图的步骤。为什么？
【发布时间】：2020-03-18 08:08:51
【问题描述】：

我正在使用 TensorFlow 训练神经网络，我想使用 TensorBoard 可视化训练结果。

我的代码如下：

model = Sequential([
    Dense(len(test_inputs[0])),
    BatchNormalization(),
    Activation('tanh'),
    Dropout(0.01),

    Dense(128),
    BatchNormalization(),
    Activation('tanh'),
    Dropout(0.01),

    Dense(128),
    BatchNormalization(),
    Activation('relu'),
    Dropout(0.01),

    Dense(len(test_outputs[0])),
    BatchNormalization(),
    Activation('softmax')
])

model.compile(
    optimizer='Adadelta',
    loss='mse',
    metrics=['accuracy']
)


log_dir="logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)


model.fit(
    x = train_inputs,
    y = train_outputs,
    epochs = 5000,
    batch_size = 100,
    validation_data = (test_inputs, test_outputs),
    callbacks = [tensorboard_callback],
    verbose = False
)

除了我在 TensorBoard 中得到的图（下图）显示了验证数据的所有步骤（蓝线）和训练数据的几个步骤（红线）之外，一切都按预期工作。

为什么会这样？我肯定做错了什么，但我不知道是什么。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensorboard

【解决方案1】：

这是由于 TensorBoard 中使用的分析。这个问题实际上正在持续here。

您可以通过在训练后重新启动 tensorboard 进程来解决此问题，或者如果您需要能够遵循训练指标，则可以通过阻止 TensorBoard 回调 profile_batch=0 中的分析来解决此问题。

【讨论】：