【问题标题】:TensorBoard shows different metrics for modelsTensorBoard 显示模型的不同指标
【发布时间】:2020-04-08 18:53:30
【问题描述】:

我正在训练 4 种不同的模型并使用 Tensorboard。 我不确定为什么它只显示其中两个模型的损失和其他两个模型的 epoch_loss。有什么区别?有什么我错过的吗?如何加入这两个图表?

【问题讨论】:

  • 您能提供更多信息吗?你的数据集有多大?不同型号之间有什么变化?你执行了多少个epochs和steps?
  • 我使用了相同的数据集。 MNIST 喜欢数据集,我想比较 4 种不同的 CNN 模型(vgg、inception、resnet、inceptionresnet)。和 150 个 epoch。
  • 您使用的是什么类型的网络?你的数据集有多大?由于您使用的是 MNIST 数据集,您使用了多少张图像?您每个 epoch 执行了多少步?
  • 那些是网络(vgg,inception,resnet,inceptionresnet)。数据集包含 24k 张图像。批量大小为 32

标签: tensorflow metrics tensorboard


【解决方案1】:

您是否可以取消选中一个模型并查看其他模型是否只是隐藏在它下面?如果它们不存在,我猜想在那些模型没有正确拟合的相应网络中存在错误,或者没有正确记录损失值。

【讨论】:

  • 下面没有隐藏模型。有没有办法将损失与 epoch_loss 结合起来?我认为它们是相同的
  • epoch loss 是每个 epoch 产生的损失。整体损失就是整个模型的损失。
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