Kerasビジュアル化ツール

Kerasは、TensorBoardによってトレーニングプロセスを可視化し、コールバック関数としてTensorBoardの機能を提供することができる.
TensorBoardはTensorFlowが提供する可視化ツールで、このコールバック関数はTensorBoradにログ情報を書き込み、トレーニングとテスト指標の画像と異なる層のアクティブ値ヒストグラムを動的に観察することができます.

keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=False, embeddings_freq=0, embeddings_layer_names=None, embeddings_metadata=None)

 

パラメータ

log_dir:の可視化のためにTensorBoardによって解析されるログファイルのアドレスを保存します.
histogram_freq:各層活性化値ヒストグラムの周波数(epoch数毎に1回計算)を計算し、0に設定した場合は計算しません.
write_graph:Tensorboard上で図を可視化するかどうか、Trueに設定するとlogファイルが大きくなる可能性がありますwrite_images:モデルウェイトをピクチャとして可視化するかどうかembeddings_freq:この周波数(epoch単位)に基づいて保存するembedding層をフィルタリングする.
embeddings_layer_names:観察するレイヤ名のリストです.Noneまたは空のリストに設定すると、すべてのembeddingレイヤが観察されます.
embeddings_metadata:階層名をembedding階層メタデータを含むファイル名にマッピングする辞書.すべてのembeddingレイヤが同じメタデータファイルを使用している場合、文字列を渡すことができます.
TensorBoardを使用する前にTensorFlowをインストールする必要があります.CPUの下のインストール方法はここを参照してください.GPUの下のインストール方法はここを参照してください.次のコマンドでTensorBoardを起動できます.

tensorboard --logdir=your_path