python - Kerasplot_model()函数: More elaborate output

Question

我正在使用 Keras plot_model() function可视化我的机器学习模型。除了我的输出的第一个节点始终只是 a very large number 的问题之外，这个函数还有另一件事让我烦恼:它没有提供非常复杂的输出。例如，我希望能够看到有关所使用的损失函数、批量大小、纪元数、所使用的优化器等的更多信息...

有什么方法可以从我之前保存到磁盘并使用 model_from_json() 函数再次加载的模型中检索此信息吗？

Answer 1

怎么样TensorBoardCallback ？如果您使用 Tensorflow 作为后端，它将创建交互式图表，您可以根据您的模型进行探索。

您只需将其作为回调添加到您的 fit 函数中，并确保设置了 write_graph=True (默认情况下)。如果您想要快捷方式，您可以直接调用其方法，而不是作为回调传递:

tensorboard = TensorboardCallback()
tensorboard.set_model(model) # your model here, will write graph etc
tensorboard.on_train_end() # will close the writer

然后只需运行 tensorboard --logdir=./logs 即可启动服务器。