TensorBoard（1）开始使用

素颜马尾好姑娘i 2022-10-07 00:51 228阅读 0赞

## 前言 ##

在机器学习中，要改经模型的某些参数，通常需要对其进行衡量。TensorBoard是用于提供机器学习工作流程期间所需的测量和可视化的工具。

## 一、TensorBoard作用 ##

它能跟踪模型指标，例如损失和准确性，可视化模型图，将嵌入物投影到较低维度的空间等等。

## 二、通过Keras Model.fit()使用TensorBoard ##

### 2.1 TensorBoard回调函数 ###

当使用Keras Model.fit() 函数训练时，添加tf.keras.callback.TensorBoard回调，可确保创建和存储日志。

在每个时期启用histogram\_freq = 的直方图计算功能（默认情况下处于关闭状态）

将日志放在带有时间戳的子目录中，以便轻松选择不同的训练运行。

model = create_model()
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
    log_dir="logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
    tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)
    
    model.fit(x=x_train, 
              y=y_train, 
              epochs=5, 
              validation_data=(x_test, y_test), 
              callbacks=[tensorboard_callback])

其中关键代码是** callbacks=\[tensorboard\_callback\])** ，它在model.fit()中的回调接口指定了tensorboard\_callback，这样训练过程中会存储日志，后面可以在TensorBoard中可视化查看。

### 2.2 打开TensorBoard ###

通过命令行终端 或在notebook中启动TensorBoard。

**在notebook中**，使用%tensorboard 命令：

%tensorboard --logdir logs/fit

**在命令行中**，运行是不带"%"的，命令基本一样：

tensorboard --logdir logs/fit

打开后如下图所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

### 2.3 TensorBoard界面说明 ###

**Scalars** 显示损失和指标在每个时期如何变化；还可以使用它来跟踪训练速度，学习率和其他标量值。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

**Graphs** 帮忙我们可视化模型。它会显示Keras的结构图，便于了解层与层之间的连接关系。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

**Diatributions** 和**Histograms** 显示张量随时间的分布。这对于可视化权重和偏差并验证它们是否可以预测的方式变化很有用。

**Diatributions 界面如下：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

**Histograms** **界面如下：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

小结：

**Scalars** 显示损失和指标在每个时期如何变化；还可以使用它来跟踪训练速度，学习率和其他标量值。

**Graphs** 帮忙我们可视化模型。它会显示Keras的结构图，便于了解层与层之间的连接关系。

**Diatributions** 和**Histograms** 显示张量随时间的分布。这对于可视化权重和偏差并验证它们是否可以预测的方式变化很有用。

参考：[https://www.tensorflow.org/tensorboard/get\_started?hl=zh\_cn][https_www.tensorflow.org_tensorboard_get_started_hl_zh_cn]

## 三、源代码 ##

首先加载tensorboard

# Load the TensorBoard notebook extension.
    %load_ext tensorboard

清楚之前的日志（可选）

# Clear any logs from previous runs
    rm -rf ./logs/

再执行如下代码：

# TensorBoard 入门案例。在本例中使用 MNIST 数据集。
    # 接下来编写一个函数对数据进行标准化，同时创建一个简单的Keras模型使图像分为10类。
    
    import tensorflow as tf
    import datetime
    
    mnist = tf.keras.datasets.mnist
    
    (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
    x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
    
    def create_model():
      return tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
        tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dropout(0.2),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
      ])
    
    # 通过 Keras Model.fit() 使用 TensorBoard
    model = create_model()
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
    log_dir="logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
    tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)
    
    model.fit(x=x_train, 
              y=y_train, 
              epochs=5, 
              validation_data=(x_test, y_test),

然后打开tensorboard即可。

**在notebook中**，使用%tensorboard 命令：

%tensorboard --logdir logs/fit

**在命令行中**，运行是不带"%"的，命令基本一样：

tensorboard --logdir logs/fit

后面的文章进一步介绍~~

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221005/3b9c091d0cc243fb8403035e1bb1fd4a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221005/3b378b175f0742d4beddd60ba8509cdc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221005/96816b465be64d2a960ad7d81a107f22.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221005/2a19719bc3da4ba6bea5baed48c18864.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221005/5ebd1f6b799a4eada7598c3568ee3318.png
[https_www.tensorflow.org_tensorboard_get_started_hl_zh_cn]: https://www.tensorflow.org/tensorboard/get_started?hl=zh_cn