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python - jupyter 控制台中显示的度量值与 Tensorboard 显示的不匹配

问题描述

我正在使用 Keras 进行培训，并使用 Tensorboard 工具来可视化培训的进展情况。为此，我有以下代码：


#TENSORBOARD
tensorboard_callback = keras.callbacks.TensorBoard(
    log_dir=log_dir,histogram_freq=0,write_graph=False,
    write_images=False,update_freq=5)

#TASA DE APRENDIZAJE
def scheduler(epoch,lr):
    initial_lrate = lr
    drop = 0.5
    epochs_drop = 10.0
    lrate = initial_lrate * math.pow(drop,  
    math.floor((1+epoch)/epochs_drop))
    return lrate

learning_rate=keras.callbacks.LearningRateScheduler(scheduler)
#SAVE WEIGHTS EVERY EPOCH
filepath = "saved-model-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5"
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=False, mode='min')

#TRAIN
H=model.fit(x_train, 
            y_train, 
            batch_size = 8,
            validation_data=(x_val, y_val),
            epochs=40,
            verbose=1,
            callbacks=[tensorboard_callback,learning_rate,checkpoint])

在图像中，您可以看到 SSIM 的 Tensorboard 中的值在比正在执行的步骤低的步骤中高于 jupyter 控制台中显示的值，而应该是相反的。

有任何想法吗？

非常感谢！

Tensorboard vs jupyter notebook Tensorboard vs jupyter notebook

标签： pythontensorflowkerasjupytertensorboard

解决方案

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