从Tensorboard中的Keras Tuner查看日志

Question

我正在用Keras调谐器调整一个神经网络

我是这样创建日志的：

tuner = RandomSearch(
    build_model,
    objective='val_accuracy',
    max_trials=5,
    executions_per_trial=3,
    directory='my_dir',
    project_name='helloworld')

这给了我这个日志文件目录：

/my_dir/helloworld/
-trial_xxxxx
-trial_yyyy
-trial_zzzz
-oracle.json
-tuner0.json

我可以通过写作得到总结

tuner.result_summary()

甚至可以得到最好的模型

tuner.get_best_models(num_models=1)[0]

但我也想更详细地探讨运行，看看是否有任何模式。为此，我想使用TensorBoard，但如果我编写：

%tensorboard --logdir="my_dir/helloworld"

我只得到一个空的TensorBoard。我猜这里的问题是Keras和TensorBoard以不同的文件格式编写日志。

我的问题是，是否有人能够在Keras中运行超参数优化，然后在TensorBoard中查看日志文件？

Answer 1

Tensorboard需要通过回调进行单独的日志记录：

在运行tuner.search()之前添加

tensorboard=TensorBoard(log_dir='tensorborad_log_dir')

并将张力板回调添加到tuner.search()

tuner.search(X_train, y_train, callbacks=[tensorboard])

然后你就可以跑了

%tensorboard --logdir='tensorborad_log_dir'