如何使用 Tensorboard 检查训练模型的准确性？

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何使用 Tensorboard 检查训练模型的准确性？

【英文标题】：How do I check accuracy of my training model using Tensorboard?

【发布时间】：2021-09-27 14:24:15

【问题描述】：

我正在运行 CNN 进行图像分类。每 100 步，在文件夹中创建一个文件：model.ckpt-0.data-00000-of-00001、model.ckpt-0.index、model.ckpt-0.meta。还有这些文件：graph.pbtxt 和 checkpoint。

我将使用这些文件中的哪些来查看我在 Tensorboard 中的训练模型的准确性？

【参考方案1】：

这些都不包含准确度值，它们是模型的定义（graph.pbtxt）和模型权重（checkpoint / ckpt 文件）。

默认情况下，fit 方法将输出您在模型上调用 compile 时定义的任何损失或指标（例如准确度），例如

model.compile(optimizer="Adam", loss="mse", metrics=["mae", "acc"])

将使用mse 损失和mae 和acc 指标编译模型。这些值将在每个 epoch 结束时打印，或者如果您在调用 fit 时更改 verbose 参数，则更频繁地打印

也许可视化这些值的最佳方法是使用Tensorboard。为此，您需要创建一个 tensorboard 回调（回调是一个类，其方法在训练、时期和批次的开始/结束时调用），它将指标和其他信息写入训练目录。

然后你可以从训练目录中运行 tensorboard，例如tensorboard --logdir=/path/to/training/dir 获得一个漂亮的基于 Web 的 UI 来监控培训。