tensorflow – 没有简单的方法将Tensorboard输出添加到预定义的估计函数DnnClassifier?

我一直在使用TF 1.3中的估算器接口,包括创建数据输入功能:

training_input_fn = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x = training_data,y = training_label,batch_size = 64,shuffle = True,num_epochs = None)

并建立NN:

dnnclassifier = tf.estimator.DNNClassifier(
    feature_columns = dnn_features,
    hidden_​​units = [1024,500,100],
    n_classes = 2,
    model_dir = ‘/ TMP / ccsprop’,
    优化= tf.train.ProximalAdagradOptimizer(
      learning_rate = 0.001,
      l1_regularization_strength = 0.01
    ))

并执行它

dnnclassifier.train(input_fn = training_input_fn,steps = 1500)

经过多次搜索后,我发现没有简单的方法可以添加张量板输出,而无需从头开始重新创建模型,并在此处指出https://www.tensorflow.org/extend/estimators

即便如此,我也找不到好的例子来创建一个带有tensorboard输出的简单dnnClassifier.任何指导?

我有基本的模型工作,但需要更仔细地检查它,以便最终使用实验进行调整.看不出来怎么样?

最佳答案
当调用DNNClassifier.train时,它接受hooks参数,你可以创建一个SummarySaverHook并将其添加到钩子.

更新

在TensorBoard中添加度量标准(例如精度)时,您应该流动几个步骤:

>定义一个计算精度的张量:acc_op = …;
>将Tensor添加到tf.summary.scalar:tf.summary.scalar(‘acc’,acc_op);
> tf.Graph中可以有多个tf.summary,因此我们定义merge_summary_op = tf.summary.merge_all()以获得合并所有Metric Tensors的操作.
>将merge_summary_op添加到summary_writer = tf.summary.FileWriter();
>将summary_writer添加到SummarySaverHook中,或者使用您自己的代码调用summary_writer.

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