TensorFlow是一个开源的机器学习框架,而Keras是一个高级神经网络API,可以在TensorFlow上运行。在TensorFlow 2.0Alpha版本中,使用Keras构建的模型可以直接在Tensorboard中查看模型图。
Tensorboard是TensorFlow提供的一个可视化工具,用于可视化模型的训练过程和结果。它可以展示模型的结构图、训练曲线、参数分布等信息,帮助开发者更好地理解和调试模型。
要在Tensorboard中查看Keras模型图,可以按照以下步骤操作:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="./logs")
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[tensorboard_callback])
tensorboard --logdir=./logs
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