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之前的文章介绍过如何在 Keras 中快速调用 Tensorboard 这个可视化工具,这篇文章我们再深入探讨一下 Tensorboard 在T Tensorflow 2.0 下如何使用。
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1. Tensorboard 工作原理
简单来说,tensorboard 就是通过监听定目录下的 log 文件然后在 Web 端将 log 文件中需要监听的变量可视化出来的过程。
所以,使用 Tensorflow 大致分为以下三步:
- 创建监听目录
logdir
- 创建
summary_writer
对象写入logdir
- 将数据写入到
summary_writer
中
2. Tensorboard 监听变量
我们用 Tensorboard 最多的就是实时观察 loss 和 accuracy 在训练过程中的变化,下面就以 MNIST 识别手写数字为例,介绍如何使用 Tensorboard.
首先,创建监听目录和 summary_witer
目录名字加上时间戳,以避免混淆。
current_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
log_dir = 'logs/' + current_time
summary_writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir)
然后,训练过程中将数据写入 summary_witer
中。这里我们将每个 epoch 中的 loss 和 accuracy 写入,仅需要在 epoch 的循环中加入以下代码:
with summary_writer.as_default():
tf.summary.scalar("epoch_loss", loss.numpy(), step=epoch)
tf.summary.scalar("epoch_test_acc", accuracy, step=epoch)
其他部分关于模型的建立,训练和测试,参考之前的文章,这里就不赘述了。
当然,我们也可以监听每个 epoch 下,每(若干)个step,仅需要在 step 的循环中加入如下代码,注意,为了避免重复,监听变量的名字也加上了 epoch 的数字:
with summary_writer.as_default():
tf.summary.scalar("loss epoch: "+str(epoch), loss.numpy(), step = step)
tf.summary.scalar("test_acc epoch: "+str(epoch), accuracy, step = step)
3. 查看 Tensorboard
在 Windows 的 CMD 或 Mac/linux 的terminal中在项目目录下输入以下命令: 可得到一个地址和端口。
tensorboard --logdir logs
其中 "logs" 是我们指定的监听目录的父目录,前面我们将带有时间戳的子目录放在这个目录下,该目录下所有的子目录都可以被监听。
将地址和端口复制到浏览器中即可打开 Tensorboard. Tensorboard 默认没几秒钟就会刷新一次更新数据,当然你也可以手动刷新。
如果你是使用 Colab 的notebooks,现在 Tensorflow 2.0 也支持直接在 notebook 中查看 tensorboard 了。
- 在调用 Tensorflow 2.0 的时候 同时调用 tensorboard,仅需一行代码
%load_ext tensorboard
- 创建完成
summary_writer
后 同样一行代码显示 tensorboard%tensorboard --logdir logs
下图就是 tensorboard 中实时显示每个 epoch loss 和 accuracy 的变化,以及每个 epoch 中 每个 step 下 loss 和 accuracy 的变化。
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