Как использовать Tensorboard при ручном дозировании в Керасе - PullRequest
Новая
       8

Как использовать Tensorboard при ручном дозировании в Керасе

0 голосов
/ 25 января 2019

Поскольку я вызываю model.fit () один раз для каждой мини-партии, я получаю сотни файлов событий Tensorboard.Я надеюсь, что есть какой-то способ (а) контролировать скорость, с которой выводится информация, и (б) поместить все это в один составной файл событий, как я могу получить при использовании прямого Tensorflow.

Я столкнулся с той же проблемой, когда пытался учиться с подкреплением.На этот раз необходимость ручного дозирования обусловлена ​​размером и сложностью входных данных.(Входные данные в 9 гигабайт включают разрывы, требующие пропуска определенных записей, чтобы избежать обучения на половине одной последовательности и половине другой.)

Я пробовал это: 

self.tensorboard = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=f"tensorboard/{int(time())}",
                                     write_graph=False,
                                     update_freq=10*BATCH_SIZE)
self.tensorboard.set_model(model)

[...]
    self.model.fit(
            x = iBatch, 
            y = iLabels,
            epochs=1, 
            batch_size=len(iLabels), 
            verbose=0
            callbacks=[self.tensorboard])

Этоприводит к сотням крошечных файлов событий.Среди прочего, обратный вызов, похоже, игнорирует аргумент update_freq.

...