Измените, как tf.estimator.Estimator создает резюме для Tensorboard

Question

Измените, как tf.estimator.Estimator создает резюме для Tensorboard

function get_occurrence(varS,string){//Find All Occurrences
        c=(string.split(varS).length - 1);
        return c;
    }
    temp="This is a string.";
    console.log("Total Occurrence is "+get_occurrence("is",temp));

Используйте get_occurrence (varS, string), чтобы найти вхождения обоих символов и строки в String.

0

tensorboard tensorflow-estimator

задан GWa 13 July 2018 в 09:49

1 ответ

Другие вопросы по тегам:

tensorboard tensorflow-estimator

Похожие вопросы:

score -1 · Answer 1

Резюме Авторы не нужны для оценки TensorFlow. Сводный журнал модели записывается в указанное расположение папки с использованием атрибута model_dir функции tf.Estimator, когда вызывается метод tf.Estimator.fit().

В приведенном ниже примере выбранный каталог для хранения журналы тренировок './my_model'.

tf.estimator.DNNClassifier(
    model_fn,
    model_dir='./my_model',
    config=None,
    params=None,
    warm_start_from=None
)

Запустите TensorBoard, запустив tensorboard --logdir=./my_model с терминала.

-1

ответ дан Ekaba Bisong 17 August 2018 в 13:14

1

Спасибо за ваш ответ, но что, если я хочу использовать один и тот же объект Estimator несколько раз и хранить сводные журналы каждый раз в другой папке (имея в названии день и время прогона)? – GWa 13 July 2018 в 11:40
2

Думаю, просто измените расположение каталога атрибута Estimator model_dir и, следовательно, запустите тензограмму из этого каталога. – Ekaba Bisong 13 July 2018 в 11:44
3

Я думаю, что атрибут model_dir исправлен после инициализации. Я попробовал classifier.model_dir = "New_dir" после обучения моего оценщика (называемого классификатором), но он не прошел. Я получил & quot; AttributeError: не могу установить атрибут & quot; – GWa 13 July 2018 в 17:48
4

Нет. Вы не можете так называть, вам нужно запустить новую модель, но на этот раз просто измените расположение каталога в model_dir. – Ekaba Bisong 13 July 2018 в 18:38
5

Но я не хочу запускать новую модель. Я хотел бы, чтобы результаты (для Tensorboard) той же модели сохранялись каждый раз в другой папке. Но график и контрольная точка и graph.pbtxt всегда должны быть одинаковыми. Это возможно с базовыми API-интерфейсами TF, но я не знаю, как это сделать на уровне API-интерфейса Estimator. – GWa 14 July 2018 в 07:14