Как добавить дополнительные сведения о тензорной доске с помощью API оценки

Я сделал свою модель с помощью https://www.tensorflow.org/tutorials/estimators/cnn< /а>.

Я добавил SummarySaverHook в свою модель

    summary_hook = tf.train.SummarySaverHook(
    100,
    output_dir='C:/Users/dir',
    summary_op=tf.summary.merge_all())

# Configure the Training Op (for TRAIN mode)
if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01)
    train_op = optimizer.minimize(
        loss=loss,
        global_step=tf.train.get_global_step())
    return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, train_op=train_op, training_hooks=[summary_hook])

Но когда я запускаю график get only enqueue_input (я не знаю, что это такое) и график модели. Я хочу получить графики точности и потерь.

Итак, я хочу пару деталей в моей тензорной доске.

  1. Потери и точность символов
  2. Можно получить диаграмму точности вовремя, потому что в оценщике я получаю точность только после последнего шага.
  3. Могу ли я получить более подробную информацию в тензорной доске, например, неправильные предсказанные изображения? Но без создания сеанса и графика, только из API оценки?

tensorflow tensorboard tensorflow-estimator
person dmgx    schedule 02.08.2018    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Прежде всего, вам не нужно использовать summary_hook. Вам просто нужно указать желаемые показатели с помощью tf.metrics сразу после того, как вы укажете логиты.

 logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=10)

 predictions = {
          "classes": tf.argmax(input=logits, axis=1),
          "probabilities": tf.nn.softmax(logits, name="softmax_tensor")
 }

 accuracy = tf.metrics.accuracy(labels=labels, predictions=predictions['classes']
 tf.summary.scalar('acc', accuracy[1])

И поместите это tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) сразу после ваших входных данных, если вы этого не сделали.

Вы можете построить метрики оценки, вставив eval_metric_ops = {'accuracy': accuracy} dict в tf.estimator.EstimatorSpec

Вы можете использовать tf.summary для визуализации изображений, весов и смещений и т. д.

person Sharky    schedule 03.08.2018