keras - 我的代码中应该包含什么，以便当我尝试使用 tensorboard 可视化我的数据时

Question

我正在使用 keras 模型来训练我的深度神经网络，我想将 tensorboard 与它集成以进行可视化，但是当我第一次这样做时，它不会显示任何数据，但是在 1 天或 2 天后，我的数据会在 tensorboard 仪表板上更新. 我的问题是为什么会这样

当我过去通过 tensorboard --logdir=c:\logsfiles 访问 tensorboard 时，它给了我端口 6006，当我去那里时，它说“你没有将任何标量数据写入你的事件文件”。但是在我再次访问它的 1 或 2 天后它有数据

NAME = "living-vs-nonliving-cnn-dense16-dense1-32x2- 
{}".format(int(time.time()))

model = Sequential()

model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=X.shape[1:])) 
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Conv2D(32, (3,3)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Conv2D(16, (3,3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))


model.add(Flatten()) 
model.add(Dense(1))
model.add(Activation("sigmoid"))

model.summary()
model.compile(loss="binary_crossentropy",optimizer="adam",metrics= 
['accuracy'])

tboard_log_dir = os.path.join("logfiles", NAME)
tensorboard = TensorBoard(log_dir=tboard_log_dir)

model.fit(X, Y, batch_size=8, epochs=12, validation_split=0.1, callbacks= 
[tensorboard])

标签： kerastensorboard