在训练完成后,使用 tf.summary.trace_export 将记录结果输出到文件。 tf.summary.trace_on(graph=True, profiler=True) # 开启Trace,可以记录图结构和profile信息 # 进行训练 with summary_writer.as_default(): tf.summary.trace_export(name="model_trace", step=0, profiler_outdir=log_dir) # 保存Trace信...
在训练完成后,使用 tf.summary.trace_export 将记录结果输出到文件。 tf.summary.trace_on(graph=True, profiler=True) # 开启Trace,可以记录图结构和profile信息 # 进行训练 with summary_writer.as_default(): tf.summary.trace_export(name="model_trace", step=0, profiler_outdir=log_dir) # 保存Trace信...
如果这些方法都无法解决你的问题,那么你可能需要查阅TensorFlow的官方文档或者搜索相关的资源,找出更具体的解决方案。以下是一个示例的导入和使用SummaryWriter的代码: import tensorflow as tf # Initialize a new summary writer writer = tf.summary.create_file_writer('log_dir') # Use the writer to record som...
summary_writer = tf.summary.create_file_writer('./tensorboard') #存放 TensorBoard 的记录文件 # 开始模型训练 for batch_index in range(num_batches): # ...(训练代码,当前batch的损失值放入变量loss中) with summary_writer.as_default(): # 希望使用的记录器 tf.summary.scalar("loss", loss, step...
new_model = tf.keras.models.load_model('less_model.h5') print(new_model.summary()) new_model.fit(train_image, train_label, epochs=3) print(new_model.evaluate(test_image, test_label, verbose=0)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
image_writer=tf.summary.create_file_writer(image_logdir) 接下来,我们打开已定义的摘要写入器作为默认写入器,使用一个 with 子句。一旦摘要写入器打开,任何 tf.summary.<数据类型> 对象都将将该信息记录到日志目录中。在这里,我们使用了一个 tf.summary.image 对象。你可以使用几种不同的对象来记录(www.tensor...
import tempfile import tensorflow as tf if tf.__version__.startswith('2.'): create_file_writer = tf.summary.create_file_writer else: tf.enable_eager_execution() create_file_writer = tf.contrib.summary.create_file_writer dir = tempfile.mkdtemp('shared-writer-bug') w = create_file_writ...
1.运行到如下代码时发生错误: sw = tf.summary.FileWriter(TENSORBOARD_DIR) 2.报告的错误为: /home/mengzhuo/Py...
TensorFlow 2.0目前处于测试阶段,与TF1.x相比有了许多变化。下面是主要的几个变化。 1. 默认状态的Eager Execution 首先,eager execution是运行TF代码的默认方式。 为了在TF1.x中构建一个神经网络,需要定义一个名为图形(Graph)的抽象数据结构。另外,如果试图打印其中一个图节点,将看不到期望值,却可以看到对图节点...
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, callbacks=[tf_callback]) 调用fit方法后,进入localhost:6006查看结果。 我们看到了一个两个不同的图表。 第一个显示了模型在每个epoch的准确性。 第二个显示的损失。 2、远程运行 TensorBoard 除了在本地运行之外,还可以远程运行 TensorBoard。 如果我们在具有更强大 GP...