http://blog.csdn.net/xiaojiajia007/article/details/72865764

https://stackoverflow.com/questions/42112260/how-do-i-use-the-tensorboard-callback-of-keras

https://www.tensorflow.org/get_started/summaries_and_tensorboard

直接上代码

tb_cb=keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1, write_graph=True, write_images=False, embeddings_freq=0, embeddings_layer_names=None, embeddings_metadata=None)
es_cb=EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.09,patience=5, verbose=0, mode='auto')
cbks=[];
cbks.append(tb_cb);
cbks.append(es_cb);

model.fit(x_train, y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,verbose=1,callbacks=cbks,validation_data=(x_test, y_test))

需要查看的时候,在命令行窗口  tensorboard --logdir=C:\Users\Alexander\logs(这里是log_dir的位置)

然后在浏览器输入  http://localhost:6006,可以查看

Basically, histogram_freq=2 is the most important parameter to tune when calling this callback: it sets an interval of epochs to call the callback, with the goal of generating fewer files on disks.

Second, I removed write_images=True since at each histogram_freq epoch it would consume more than 5 GB on disks to save those images, and the time to save those images is just outstandingly long on this convolutional neural network that has (just) 22 convolutional layers.

keras tensorboard的使用的更多相关文章

  1. 【keras】用tensorboard监视CNN每一层的输出

    from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.layers import ...

  2. (zhuan) Deep Deterministic Policy Gradients in TensorFlow

          Deep Deterministic Policy Gradients in TensorFlow AUG 21, 2016 This blog from: http://pemami49 ...

  3. keras与tensorboard结合使用

    使用tensorboard将keras的训练过程显示出来(动态的.直观的)是一个绝好的主意,特别是在有架设好的VPS的基础上,这篇文章就是一起来实现这个过程. 一.主要原理 keras的在训练(fit ...

  4. keras中调用tensorboard:from keras.callbacks import TensorBoard

    from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.wrappers.scikit_learn ...

  5. 在Keras中使用tensorboard可视化acc等曲线

    1.使用tensorboard可视化ACC,loss等曲线 keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq= 0 , wri ...

  6. CNN基础四:监测并控制训练过程的法宝——Keras回调函数和TensorBoard

    训练模型时,很多事情一开始都无法预测.比如之前我们为了找出迭代多少轮才能得到最佳验证损失,可能会先迭代100次,迭代完成后画出运行结果,发现在中间就开始过拟合了,于是又重新开始训练. 类似的情况很多, ...

  7. keras 在train_on_batch中启用tensorboard

    def write_log(callback, names, logs, batch_no): for name, value in zip(names, logs): summary = tf.Su ...

  8. keras启用tensorboard

    在callback函数中添加tensorboard,启用tensorboard. # TensorBoard callback tensorboard_cb = K.callbacks.TensorB ...

  9. 【深度学习】keras + tensorflow 实现猫和狗图像分类

    本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resn ...

随机推荐

  1. odoo 权限设置

    *权限管理的四个层次    # 菜单级别:不属于指定菜单所包含组的用户看不到该菜单,不客全,只是隐藏                 菜单,若知道菜单ID,仍然可以通过指定URL访问    # 对象级 ...

  2. LeetCode 905 Sort Array By Parity 解题报告

    题目要求 Given an array A of non-negative integers, return an array consisting of all the even elements ...

  3. java ipv4校验正则字符串

    String IPV4_REGEX = "\\A(25[0-5]|2[0-4]\\d|[0-1]?\\d?\\d)(\\.(25[0-5]|2[0-4]\\d|[0-1]?\\d?\\d)) ...

  4. 预备作业2 :学习基础和C语言基础调查

    剑网三毒经pk心得: 看完标题的你真的没有进错,这里是博客园. 想到写这篇文章的原因一部分是自己的确没啥技能比超过90%以上的人还好,还有一部分是受到了作业提示的指引...... 如果你有类似的技能获 ...

  5. kubernetes的应用数据持久化

    1.无状态应用与有状态应用 应用的有状态和无状态是根据应用是否有持久化保存数据的需求而言的,即持久化保存数据的应用为有状态的应用,反之则为无状态的应用.常见的系统往往是有状态的应用,比如对于微博和微信 ...

  6. SQL server 2005数据库的还原与备份

    一.SQL数据库的备份: 1.依次打开 开始菜单 → 程序 → Microsoft SQL Server 2005→SQL Server Management Studio ,这里我以UMVTEST命 ...

  7. java 网络编程(一)InetAddress

    package cn.sasa.net; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; public class ...

  8. caffe 测试时间报错 Aborted at unix time

    今天测试时间报错,具体如下图: 在网上查了一下,大概的原因是由于程序中使用了随机函数造成的,后来检查了一下prototxt中有可能含有随机数的地方,去掉之后就可以了,包括shuffle:true,以及 ...

  9. hibernate 主键生成方式

    1)assigned主键由外部程序负责生成,无需Hibernate参与. 2)hilo通过hi/lo 算法实现的主键生成机制,需要额外的数据库表保存主键生成历史状态. 3)seqhilo与hilo 类 ...

  10. 20180318 一个VS2015运行DataTable问题

    1. 环境VS 2015 社区版,使用"DataTable" 为了即使查看DataTable中的数据,点击放大镜 ,加载提示错误. 解决方案: 第一步: 第二步: “选项”  -- ...