我尝试使用tensorboard Jmeter 板来检查模型性能。下面是我使用的代码:
from keras.callbacks import TensorBoard
%load_ext tensorboard
log_dir = "logs/fit/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)
checkpoint_name = 'Weights-{epoch:03d}--{val_loss:.5f}.hdf5'
checkpoint = ModelCheckpoint(checkpoint_name, monitor='val_loss', verbose = 1, save_best_only = True, mode ='auto')
es = EarlyStopping(monitor='val_loss', verbose=1, patience=10)
callbacks_list = [checkpoint ,es,tensorboard_callback]
NN_model.fit(train, target, epochs=100, batch_size=32, validation_split = 0.2, callbacks=callbacks_list)
但在模型训练后,我无法显示 Jmeter 板:
%tensorboard --logdir logs
以下是我得到的错误:
ERROR: Could not find `tensorboard`. Please ensure that your PATH
contains an executable `tensorboard` program, or explicitly specify
the path to a TensorBoard binary by setting the `TENSORBOARD_BINARY`
environment variable.
3条答案
按热度按时间chy5wohz1#
这可能是因为笔记本电脑和虚拟环境之间的一些冲突。
这里一个简单的解决方案是在你的笔记本上直接指定
TENSORBOARD_BINARY
变量,这样它就不会干扰全局变量,然后像这样调用tensorboard:一个长期的解决方案是为虚拟环境设置一个变量,就像here提出的那样。
prdp8dxp2#
1.如果尚未安装,则安装张拉板
pip3 install tensorboard
1.使用命令
pip3 show tensorboard
检查软件包的位置您将看到如下输出
复制"位置"(在本例中为/Users/admin/Library/Python/3.9/lib/python/site-packages),并通过运行
python3 <Locaton copied>/tensorboard/main.py --logdir=<log dir path>
运行Tensor板例如:
python3 /Users/admin/Library/Python/3.9/lib/python/site-packages/tensorboard/main.py --logdir=./
这将启动tensorboard并显示如下URL:
你现在可以打开url(在本例中为http://localhost:6006/)来查看张板
g9icjywg3#
您需要在终端上执行tensorboard命令来打开tensorboard服务器。
命令应该是