頭と尻尾はくれてやる!

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KerasでのTensorBoard関連の設定をする

Kerasで係数の保存と読み込み
↑この続きというわけでもないけど似たようなコードになる。
KerasでもやっぱりTensorBoardに記録したいよねってこともあるだろう、ということでそのあたりのメモ。
tb_cb = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_filepath, histogram_freq=1)
↑コールバックでTensorBoard用にデータ保存せえよって指定できる。

initial_epoch = 0
epochs=5
とすれば

Kerasでの計算結果出力

↑このように1〜5の5エポック分の計算を行う。

TensorBoardの画像1

↑ただ、TensorBoardだと0から表示されるっぽい。

TensorBoardの画像2

↑係数ファイルを読み込んで継続した場合もOK。よしよし。
それにしても記述がめっちゃ少なくなるな、、、恐るべし、Keras!



ところで、ここまでやってみた内容(モデルと係数の保存・読み込み、TensorBoardの使用)だと
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF

old_session = KTF.get_session()

with tf.Graph().as_default():
    session = tf.Session('')
    KTF.set_session(session)
といったTensorFlowに関係するらしき記述が必要なくても意図通りに動いてるみたいなんだけどいいんかな?
[TF]KerasからTensorboardを使用する方法
↑例えばこちらなど、調べるとそういう記述がされてるのをよく見るんだがなぜ必要なのだろう、、、?
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