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我在 keras 中有一个模型,我将自定义指标用作:
class MyMetrics(keras.callbacks.Callback):
def __init__(self):
initial_value = 0
def on_train_begin(self, logs={}):
...
def on_epoch_end(self, batch, logs={}):
here I calculate my important values
def mymetric(y_true,y_pred):
return myImportantValues
mymodel.compile(..., metrics = mymetric)
mymodel.compile
但它不会更新值。
最佳答案
您可以使用自定义指标创建事件文件,并直接在 tensorboard 中对其进行可视化。
这适用于 Tensorflow 2.0。在此示例中,准确性/指标是从训练历史记录中记录的。在您的情况下,您可以从 on_epoch_end
中执行此操作打回来。
import datetime
current_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
train_log_dir = 'logs/train/' + current_time
train_summary_writer = tf.summary.create_file_writer(train_log_dir)
history = model.fit(x=X, y=y, epochs=100, verbose=1)
for epoch in range(len(history.history['accuracy'])):
with train_summary_writer.as_default():
tf.summary.scalar('loss', history.history['loss'][epoch], step=epoch)
tf.summary.scalar('accuracy', history.history['accuracy'][epoch], step=epoch)
tensorboard --logdir logs/train
关于keras - 如何在 Tensorboard 中可视化度量回调?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58102016/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!