在Tensorboard中分組情節

我想在Tensorboard中組織我的情節。例如，假設我在同一時間訓練多個網絡，他們每個人都有自己的準確度和損失的步驟，並且很好地將網絡的準確性和損失分組。或者，也許我想檢查每個圖層的激活，平均權重和平均偏差，以便更好地瞭解他們在訓練過程中如何變化。在Tensorboard中分組情節

我該怎麼做？

來源

2017-10-18 Zuoanqh

嘗試這樣：

import tensorflow as tf 

# define first network 
model_1 = tf.layers.dense(input1 , 100) 
... 
loss_1 = ... 
summaries_1 = tf.summary.merge([tf.summary.scalar("loss_1", loss_1)]) 
train_op_1 = ... 


# define second network 
model_2 = tf.layers.dense(input2 , 100) 
... 
loss_2 = ... 
summaries_2 = tf.summary.merge([tf.summary.scalar("loss_2", loss_2)]) 
train_op_2 = ... 


#define file writer 
fw = tf.summary.FileWriter(logdir='/tmp/my_logs') 


sess = tf.Session() 
# train your networks 

for i in range(NUM_ITR): 

    # train first net 
    _, summary_str = sess.run([train_op_1, summaries_1]) 
    fw.add_summary(summary_str, global_step=i) 

    # train second net 
    _, summary_str = sess.run([train_op_2, summaries_2]) 
    fw.add_summary(summary_str, global_step=i)

來源

2017-10-18 05:35:15 amirbar

這樣的回答似乎並沒有解決什麼，我問。我爲每個網絡錄入張量板有幾件事。每個網絡都是一樣的。那麼我怎麼能通過網絡對他們進行分組？ – Zuoanqh

好的。我想現在我明白了 - 例如，你想同時在同一組中同時存在三個不同網絡的損失1，損失2，損失3以及不同組中的準確性_1，準確性_2，準確性_3。 – amirbar

否，準確度1和損失1在同一組中。 – Zuoanqh

在Tensorboard中分組情節

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