如何通过keras在张量板上的同一张图上同时显示训练损失和验证损失？

Question

我将Tensorflow后端与Keras配合使用来训练CNN，并且使用Tensorboard可视化损失函数和准确性。我想在同一张图中看到训练数据和验证数据的损失函数，但是我只找到了使用Tensorflow而不是通过keras的方法。

有办法吗？

编辑1：我尝试在Regex中编写loss / acc，但没有将两个图表放在一起，而是像这样并排显示了它们：http : //imgur.com/a/oLIcL

我已经添加了我用来登录张量板的内容：

tbCallBack=keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='C:\\logs', histogram_freq=0, write_graph=False, write_images=True, embeddings_freq=0, embeddings_layer_names=None, embeddings_metadata=None)

model.fit_generator(train_generator,
                steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size,
                epochs=epochs,
validation_data=(x_test, y_test))

Answer 1

您可以在 Tensorboard 窗口左上角的文本框中添加正则表达式。

添加acc训练/验证数据的准确性。添加loss损失值。这对我来说适用于 Keras 和 Tensorflow。

从这个关于 TB 的精彩教程中得到了这一点： https://www.youtube.com/watch ?v=eBbEDRsCmv4

作为代码片段，我使用这个：

logdir = "_tf_logs/" + now.strftime("%Y%m%d-%H%M%S") + "/"
tb = TensorBoard(log_dir=logdir)
callbacks=[tb]
...
model.fit(X_train, Y_train, validation_data=val_data, epochs=10, verbose=2, callbacks=callbacks)