TensorBoard-callback
En Keras-callback der logge træningsdata til visualisering i TensorBoard.
Kort fortalt
Et værktøj der automatisk sender metrics, grafer og andet fra din modeltræning til TensorBoard, så du kan følge med i realtid.
- Kategori
- værktøj
- Niveau
- øvet
Betydninger
1- 1
En Keras-callback der konfigurerer logging af metrics, grafer, og histogrammer til TensorBoard under modeltræning.
- Brug TensorBoard-callback til at overvåge træningsforløbet i realtid. — TensorFlow dokumentation
Hvornår bruges det
Bruges i forbindelse med træning af neurale netværk i Keras for at få detaljeret indsigt i modelens adfærd. Man tilføjer den som en callback i model.fit() og angiver log-mappe.
Kodeeksempel
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
# Create a TensorBoard callback
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1)
# Use it during training
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, callbacks=[tensorboard_callback])Opretter et TensorBoard-callback og tilføjer det til modeltræning. Histogrammer logges hver epoke.
Oprindelse
Sammensat af TensorBoard, et visualiseringsværktøj fra Google, og callback, et programmeringsmønster hvor en funktion kaldes ved bestemte begivenheder.