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Tracer plusieurs graphiques dans un tracé à l'aide de Tensorboard

J'utilise Keras avec le backend Tensorflow. Mon travail consiste à comparer les performances de plusieurs modèles tels que Inception, VGG, Resnet, etc. sur mon jeu de données . Je voudrais tracer les exactitudes de formation de plusieurs modèles dans un graphique. J'essaie de faire cela dans Tensorboard, mais cela ne fonctionne pas.

Existe-t-il un moyen de représenter plusieurs graphiques dans un même tracé à l'aide de Tensorboard ou existe-t-il un autre moyen de procéder?

Je vous remercie

tensorflowkerastensorboard
8
Kavitha Devan

Il suffit de sauvegarder chaque exécution dans différents dossiers sous un dossier principal et d’ouvrir tensorboard sur le dossier principal.

for i in range(x):
    tensorboard = TensorBoard(log_dir='./logs/' + 'run' + str(i), histogram_freq=0,
                                     write_graph=True, write_images=False)

    model.fit(X, Y, epochs=150, batch_size=10, callbacks=[tensorboard])

Depuis le terminal, exécutez tensorboard en tant que tel:

tensorboard --logdir=logs
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Philippe Talarico
  • Vous pouvez certainement tracer des scalaires comme la précision de perte et de validation: tf.summary.scalar("loss", cost) où cost est un tenseur `cost = tf.reduce_mean (-tf.reduce_sum (y * tf.log (pred), reduction_indices = 1))
  • Maintenant, vous écrivez un résumé pour tracer toutes les valeurs, puis vous voudrez peut-être fusionner tous ces résumés en un seul résumé par: merged_summary_op = tf.summary.merge_all()
  • La prochaine étape consistera à exécuter ce résumé dans la session par summary = sess.run(merged_summary_op).
  • Après avoir exécuté le merged_summary_op, vous devez écrire le résumé à l'aide de summary_writer: summary_writer.add_summary(summary, Epoch_number) où summary_writer = tf.summary.FileWriter(logs_path, graph=tf.get_default_graph())
  • Ouvrez maintenant le terminal ou cmd et exécutez la commande suivante: "Exécutez la commande tensorboard --logdir="logpath"
  • Ensuite, ouvrez http://0.0.0.0:6006/ dans votre navigateur Web
  • Vous pouvez vous référer au lien suivant: https://github.com/jayshah19949596/Tensorboard-Visualization-Freezing-Graph
  • Les autres choses que vous pouvez tracer sont les poids, les entrées
  • Vous pouvez également afficher les images sur le tensorboard
  • Je pense que si vous utilisez des keras avec tensorflow 1.5, alors l’utilisation du tensorboard est facile car dans tensorflow 1.5 keras est incluse en tant que leur api officiel de haut niveau.
  • Je suis sûr que vous pouvez tracer une précision différente sur le même graphique pour le même modèle avec différents hyper-paramètres en utilisant différentes instances de FileWriter avec un chemin de journalisation différent.
  • Vérifiez l'image ci-dessous:  enter image description here
  • Je ne sais pas si vous pouvez tracer une précision différente de différents modèles sur le même graphique ... Mais vous pouvez écrire un programme qui le fasse
  • Peut-être pouvez-vous écrire les informations récapitulatives de différents modèles dans différents répertoires, puis pointer la carte tensor-board vers le répertoire parent pour tracer la précision de différents modèles sur le même graphique, comme suggéré dans le commentaire de @RobertLugg

=================== UPDATED ================= 

J'ai essayé de sauvegarder la précision et la perte de différents modèles dans différents répertoires, puis de faire en sorte que tensorboard pointe vers le répertoire parent et que cela fonctionne, vous obtiendrez les résultats de différents modèles dans le même graphique. J'ai essayé cela moi-même et ça marche.

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Jai