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我有一个关于同时运行 model.fit() 和 tensorboard 的有趣(对我来说)问题。
我在互联网上做了一些关于“线程”、“处理”、“多处理”的研究,尝试了一些例子,但无法解决我的问题。
我想同时运行 TensorBoard 和 model.fit(),例如:
from threading import Thread
import subprocess
def startTensorboard(log_dir):
# Tried both
os.system('tensorboard --logdir '+ log_dir)
# subprocess.call(['tensorboard', '--logdir', log_dir])
tensorboard = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='logs', histogram_freq=0,
write_graph=True, write_images=False)
Thread(target = startTensorboard('logs')).start()
Thread(target = model.fit_generator(
self.train_data_gen,
steps_per_epoch=self.STEPS_PER_EPOCH,
validation_data = self.test_data_gen,
validation_steps = self.VALID_STEPS_PER_EPOCH,
epochs=self.epoch,
callbacks=[tensorboard])).start()
最佳答案
以下是一个工作示例,我认为它可以满足您的需求。我正在使用 Process
来自 multiprocessing模块。请注意,在您设置为 target
的函数内定义模型似乎很重要。对于 Process
当您调用 fit
函数,如 this post 中所示.我尝试在函数调用之外定义模型,它会初始化模型,但是训练会无限期地挂起。
当我在笔记本电脑上运行它时,tensorboard 需要一点时间才能开始,但通常在训练达到 70 纪元时,tensorboard 已经启动,它会继续运行,直到你用 Ctrl+C 杀死它。
import os
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from multiprocessing import Process
def startTensorboard(logdir):
# Start tensorboard with system call
os.system("tensorboard --logdir {}".format(logdir))
def fitModel():
# Create your model
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Some mock training data
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
# Run the fit function
model.fit(data, labels, epochs=100, batch_size=32)
if __name__ == '__main__':
# Run both processes simultaneously
Process(target=startTensorboard, args=("logs",)).start()
Process(target=fitModel).start()
关于python - 同时运行 model.fit() 和 TensorBoard?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59449422/
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