Я изо всех сил пытаюсь внедрить мониторинг тензорной доски в процесс обучения Mask_RCNN - PullRequest
Новая
       73

Я изо всех сил пытаюсь внедрить мониторинг тензорной доски в процесс обучения Mask_RCNN

0 голосов
/ 07 мая 2020

Я использовал пример скрипта Balloon.py в репозитории Matterport Mask R-CNN [https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/master/samples/balloon/balloon.py] , чтобы узнать, как реализовать тензорную доску для мониторинга процесса обучения. Само обучение идет нормально, но мне совершенно не удалось реализовать тензорную плату.

Пока что я добавил: 

# create Tensorboard
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)

в функцию поезда (модель) и вызвал ее без ошибок в фактическом вызове .train (): 

model.train(dataset_train, dataset_val,
            learning_rate=config.LEARNING_RATE,
            epochs=30,
            layers='heads',
            custom_callbacks=[tensorboard_callback])

Но после того, как я успешно начал обучение и загрузку тензорной платы, она застревает в «Иерархии пространства имен: поиск похожих подграфов». Это займет 5-10 минут, а затем загрузится экземпляр тензорной доски и сможет показать только структуру модели, но не сможет найти гистограммы, которые я предположительно пишу.

Я пробовал изменение моей версии тензорной доски, и похоже, что это не имеет никакого эффекта.

Что я делаю не так?

...