Использование Tensorboard для получения статистики моделей живых керас во время тренировок - PullRequest
Новая
       13

Использование Tensorboard для получения статистики моделей живых керас во время тренировок

1 голос
/ 22 марта 2019

Я, как можно получить какой-то вид живого прогресса в тензорной доске, пока модель кераса тренируется.Как и progress bar с указанием того, как далеко продвинулся процесс, на графиках показаны acc, val_acc, loss и val_loss и т. Д., Но модель тренировочная (не только в конце).Можно ли это сделать с помощью функции автоматического обновления страницы (скажем, каждые 3 минуты обновляется ссылка на localhost)?

Я использовал следующий код для запуска тензорной доски localhost перед тренировкой: 

tensorboard.main --host=localhost --port=6006 --logdir="C:\*****\logs"

И следующий код для записи журналов: 

import time
from keras.callbacks import TensorBoard

RUN_NAME_DATE = "model run - {}".format(time.asctime(time.localtime(time.time())))
logger = TensorBoard(
    log_dir='logs/{}'.format(RUN_NAME_DATE),
    write_graph=True,
    histogram_freq=2
)

Модель устанавливается с помощью: 

model.fit(x_train, y_train, validation_data = (x_validation, y_validation), epochs = 20, verbose = 1, batch_size =32, shuffle=True, callbacks=[logger])

Однако я не получаю обновления в реальном времени.Я не уверен, что этого достаточно, чтобы получать живые обновления, так как я новичок в тензорной доске.Пожалуйста, помогите, указав, где именно я делаю не так.

...