使用 Keras 和 fit_generator 的 TensorBoard 分布和直方图答案

【问题标题】：TensorBoard Distributions and Histograms with Keras and fit_generator使用 Keras 和 fit_generator 的 TensorBoard 分布和直方图
【发布时间】：2023-03-30 07:42:02
【问题描述】：

我正在使用 Keras 使用 fit_generator 函数训练 CNN。

似乎是known issue，TensorBoard 在此设置中没有显示直方图和分布。

有没有人想办法让它发挥作用？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras tensorboard

【解决方案1】：

没有简单的方法只用一行代码插入它，您必须手动编写摘要。

好消息是它并不难，你可以使用 Keras 中的TensorBoard callback code 作为参考。（还有一个 version 2 为 TensorFlow 2.x 做好准备。）

基本上，编写一个函数，例如write_summaries(model) 并在您想编写摘要时调用它（例如，就在您的 fit_generator() 之后）

在您的 write_summaries(model) 函数中，使用 tf.summary、histogram_summary 和其他摘要函数来记录您希望在 tensorboard 上看到的数据。

如果您不知道如何查看official tutorial：还有这个MNIST with summaries 的好例子。

【讨论】：

【解决方案2】：

我相信 bartgras 的解释已被最新版本的 Keras 所取代（我使用的是 Keras 2.2.2）。为了在 Tensorboard 中获取直方图，我所做的一切如下，（其中bg 是一个数据整理类，它公开了gb.training_batch() 的生成器；gb.validation_batch() 但不是生成器）：

NAME = "Foo_{}".format(datetime.now().isoformat(timespec='seconds')).replace(':', '-')

tensorboard = keras.callbacks.TensorBoard(
    log_dir="logs/{}".format(NAME),
    histogram_freq=1,
    write_images=True)

callbacks = [
    tensorboard
]

history = model.fit_generator(
    bg.training_batch(),
    validation_data=bg.validation_batch(),
    epochs=EPOCHS,
    steps_per_epoch=bg.steps_per_epoch,
    validation_steps=bg.validation_steps,
    verbose=1,
    shuffle=False,
    callbacks=callbacks)

【讨论】：

这里的名字是什么？
我使用的是 Keras 2.2.4，但仍然ValueError: If printing histograms, validation_data must be provided, and cannot be a generator.
@thebeancounter 您运行的名称。你可以把它变成你的超参数或者人类可读的东西。
-1 用于非信息性代码。什么是bg、training_batch()、validation_batch()？我们甚至无法判断您传递的是发电机还是其他东西。