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所以我在keras中使用tensorboard.在张量流中,可以使用两个不同的摘要写入器用于训练和验证标量,以便张量板可以在同一个图中绘制它们.有点像图中

TensorBoard - 在同一图表上绘制培训和验证损失？

在keras有办法做到这一点吗？

谢谢.

我有一个TensorFlow模型,该模型的一部分评估准确性.这accuracy只是张量流图中的另一个节点,它接收logits和labels.

当我想绘制训练准确性时,这很简单:我有类似的东西:

tf.scalar_summary("Training Accuracy", accuracy)
tf.scalar_summary("SomethingElse", foo)
summary_op = tf.merge_all_summaries()
writer = tf.train.SummaryWriter('/me/mydir/', graph=sess.graph)

然后,在我的训练循环中,我有类似的东西:

for n in xrange(1000):
  ...
  summary, ..., ... = sess.run([summary_op, ..., ...], feed_dict)
  writer.add_summary(summary, n)
  ...

同样在for循环内,每说100次迭代,我想评估验证的准确性.我有一个单独的feed_dict,我能够在python中非常好地评估验证的准确性.

但是,这是我的问题:我想通过使用节点为验证准确性做另一个总结accuracy.我不清楚如何做到这一点.因为我有accuracy节点,所以我应该能够重新使用它,但我不确定如何准确地执行此操作,这样我也可以将验证准确性写为单独的标量语句...

怎么可能这样呢？

我正在使用带有Tensorflow后端的Keras.我的工作涉及在我的数据集上比较几个模型的性能,如Inception,VGG,Resnet等.我想在一个图中绘制几个模型的训练精度.我试图在Tensorboard中这样做,但它不起作用.

有没有办法使用Tensorboard在一个图中绘制多个图形,还是有其他方法可以做到这一点？

谢谢