在 Tensorboard 中可视化 histogram_freq

Question

执行以下时

# Tensorflow board
log_dir="logs" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir,histogram_freq=1)

我得到以下内容

TypeError: Value passed to parameter 'values' has DataType bool not in list of allowed values: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, int64, bfloat16, uint16, float16, uint32, uint64

当我删除 histogram_freq=1 时，问题就解决了。有没有办法可视化 histogram_freq=1 ？没有抛出该错误？

Answer 1

histogram_freq = 1 每个时期启用 Visualization 的 Histogram 计算。

由于问题中没有完整的代码，请提及完整的示例代码，其中 Weights 和 Biases 用 histogram_freq = 1 可视化。

# Load the TensorBoard notebook extension
%load_ext tensorboard

import tensorflow as tf
import datetime

# Clear any logs from previous runs
!rm -rf ./logs/ 

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

def create_model():
  return tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
  ])

model = create_model()
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

log_dir = "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")

tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

model.fit(x=x_train, 
          y=y_train, 
          epochs=5, 
          validation_data=(x_test, y_test), 
          callbacks=[tensorboard_callback])

%tensorboard --logdir logs/fit

具有histogram_freq = 1的权重和偏差直方图如下所示：

更多信息，请参考此Tutorial on Tensorboard。

如果您遇到任何其他错误以及完整的可重现代码，请告诉我，我很乐意为您提供帮助。

希望这对您有所帮助。快乐学习！

在 Tensorboard 中可视化 histogram_freq

Visualizing histogram_freq in Tensorboard

python

tensorflow

keras

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