Groupement des parcelles en Tensorboard

Question

Je voudrais organiser mes parcelles en Tensorboard en groupes. Par exemple, disons que j'entraîne plusieurs réseaux en même temps, ils ont chacun leur propre précision et leur propre perte, et il serait bon de regrouper la précision et la perte par son réseau. Ou peut-être que je veux inspecter l'activation, le poids moyen, les biais moyens de chaque couche, groupés par leur couche, pour mieux comprendre comment ils évoluent au cours de l'entraînement.

Comment puis-je faire cela?

Answer 1

Essayez quelque chose comme ceci:

import tensorflow as tf 

# define first network 
model_1 = tf.layers.dense(input1 , 100) 
... 
loss_1 = ... 
summaries_1 = tf.summary.merge([tf.summary.scalar("loss_1", loss_1)]) 
train_op_1 = ... 


# define second network 
model_2 = tf.layers.dense(input2 , 100) 
... 
loss_2 = ... 
summaries_2 = tf.summary.merge([tf.summary.scalar("loss_2", loss_2)]) 
train_op_2 = ... 


#define file writer 
fw = tf.summary.FileWriter(logdir='/tmp/my_logs') 


sess = tf.Session() 
# train your networks 

for i in range(NUM_ITR): 

    # train first net 
    _, summary_str = sess.run([train_op_1, summaries_1]) 
    fw.add_summary(summary_str, global_step=i) 

    # train second net 
    _, summary_str = sess.run([train_op_2, summaries_2]) 
    fw.add_summary(summary_str, global_step=i)