Keras Tensorboard回调不写图像

Question

我试图用Tensorboard可视化我的Keras模型的重量.这是我正在使用的模型:

model = Sequential([
    Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), padding="same", activation='relu', input_shape=(40,40,3)),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Conv2D(filters=64, kernel_size=(5,5), padding="same", activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(1024, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(43, activation='softmax'),
])
model.compile(optimizer='sgd',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

我正在接受这个电话的培训:

model.fit_generator(
    ...
    callbacks = [
        ModelCheckpoint('models/gtsrb1-{epoch}.hdf5', verbose=1, save_best_only = True),
        TensorBoard(log_dir='tblogs/', write_graph=True, write_grads=True, write_images=True),
        EarlyStopping(patience=5, verbose=1),
    ],)

但是,当我启动TensorBoard时,这就是我得到的:

Scalars和Graphs看起来还不错,所以这不是错误的问题logdir.我在这做错了什么？

Answer 1

您需要添加histogram_freq=x, 其中x应不为零，以便启用图像写入。

但如果你这样做，它仍然可能会失败，具体取决于 Keras 的版本（请参阅https://github.com/fchollet/keras/issues/6096）