Настроить тензорную доску на Маттерпорт - Маска RCNN - PullRequest
Новая
       3

Настроить тензорную доску на Маттерпорт - Маска RCNN

0 голосов
/ 23 января 2020

Я следую этому учебнику для обнаружения изображений с использованием Matterport repo. Я попытался следовать этому руководству и отредактировал код до

Как я могу отредактировать следующий код для визуализации тензорной доски? 

import tensorflow as tf
import datetime
%load_ext tensorboard

sess = tf.Session()

file_writer = tf.summary.FileWriter('/path/to/logs', sess.graph)

А затем в области модели 

# prepare config
config = KangarooConfig()
config.display()

# define the model
model = MaskRCNN(mode='training', model_dir='./', config=config)
model.keras_model.metrics_tensors = []


# Tensorflow board
logdir = os.path.join(
    "logs", datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S"))
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(logdir, histogram_freq=1)

# load weights (mscoco) and exclude the output layers
model.load_weights('mask_rcnn_coco.h5',
                   by_name=True,
                   exclude=[
                       "mrcnn_class_logits", "mrcnn_bbox_fc", "mrcnn_bbox",
                       "mrcnn_mask"
                   ])

# train weights (output layers or 'heads')
model.train(train_set,
            test_set,
            learning_rate=config.LEARNING_RATE,
            epochs=5,
            layers='heads')

Я не уверен, где callbacks=[tensorboard_callback]?

1 Ответ

1 голос
/ 23 января 2020

В вашем model.train, если вы внимательно посмотрите в документации по исходному коду, есть параметр с именем custom_callbacks, по умолчанию None.

Именно там вам нужно написать свой код Поэтому, чтобы тренироваться с пользовательским обратным вызовом, вам нужно добавить следующую строку кода: 

model.train(train_set,
            test_set,
            learning_rate=config.LEARNING_RATE,
            custom_callbacks = [tensorboard_callback],
            epochs=5,
            layers='heads')
...