Обратные вызовы Tensoboard занимают слишком много времени - PullRequest
0 голосов
/ 19 апреля 2019

Пытаюсь визуализировать тренировку на тензорной доске, использую керас для подгонки

print('replaying for agent:{}'.format(self.agent_name))
        minibatch = random.sample(list(self.memory), self.batch_size)
        for state, action, reward, next_state in minibatch:
            # print "Reward: {}".format(type(reward))
            target = reward + self.gamma * np.max(self.regressor.predict(next_state)[0])
            target_f = self.regressor.predict(state)
            # print target_f
            # print target
            target_f[0][action] = target

            self.regressor.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0,callbacks=[self.tensorboard])  #, 
        if self.exploration > self.min_exploration:
            self.exploration *= self.exploration_decay
        print('replaying for agent:{} done.'.format(self.agent_name))

, но когда я удаляю callbacks, процесс запускается намного быстрее, как я могу правильно настроить обратный вызов?

...