keras+tensorboard使用方法

tensorboard 作用

• 结果曲线可视化，便于超参数调试
• 模型参数可视化
• 便于做tSNE可视化

安装

一帮情况下通过pip安装tensorflow的话， tensorboard应该也就自动安装上去了。

如何打开tensorboard

一般情况下，可以在当前文件夹下建立子文件夹存放log文件，以Linux系统为例

mkdir logs

然后在terminal中使用命令，

tensorboard --logdir=./logs

有时可能会用到更改端口的情况，应为一个端口对应一个页面。命令为：

tensorboard --logdir=./logs --port==xxxx # xxxx是四位数，例如0001

那么如何生成tensorboard日志文件呢，因为我用的是keras(比较简单)，只用一行命令就可以。

keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs')

不过这样的话，程序会为日志文件自动生成一个文件名，但这样一般不方便管理比较，所以可以加上一些信息，例如

• 模型信息，层数，损失函数
• 超参数
• 时间

from datetime import datetime
TIMESTAMP = "/{0:%Y-%m-%dT%H-%M-%S/}".format(datetime.now())
log_dir = './logs/'+modelname+'/'+lossname+TIMESTAMP

如何远程打开tensorboard

只需要在远程ssh连接时，将端口进行重定向¹

ssh -L 16006:127.0.0.1:6006 username@remote_server_ip

'16006:127.0.0.1'代表自己机器上的'16006'16006号端口

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1. 使用localhost访问远程tensorboard ↩︎