Keras 张量板回调不保存训练/验证精度

【问题标题】：Keras tensorboard callback not saving training/validation accuraciesKeras 张量板回调不保存训练/验证精度
【发布时间】：2018-07-18 04:54:53
【问题描述】：

目前，我正在 Keras 中创建一个 Tensorboard 回调对象，并在调用我的 fit 函数时将其添加为回调。

但是，当我运行 tensorboard 时，我看到的唯一标量值是 loss 和 val_loss。

有没有办法使用 tensorboard 的 Keras 回调添加额外的标量值，例如 acc 和 val_acc？

【问题讨论】：

标签： keras tensorboard

【解决方案1】：

Tensorboard 默认记录所有定义的指标，您是否将它们添加到模型中？就我而言，我什至有一些自定义指标，它们使用 keras 回调记录在 tensorboard 中。

tensorboard = TensorBoard(log_dir='./graph', histogram_freq=0,  
          write_graph=True, write_images=True)    
model.compile('adam', 'binary_crossentropy', metrics=[matthews_correlation, 'accuracy'])
model.fit(X, y,callbacks=[tensorboard], ...)

【讨论】：

matthews_correlation 是 Keras 中 Callback 类的扩展类吗？
我想编写一个只在验证数据上执行的自定义指标，有没有办法指定这个？我知道您可以使用 Keras Callbacks 来做到这一点，但是使用 Keras Callback 记录的数据无法使用 tensorboard 进行监控。您只能在训练完成后对其进行可视化