Keras plot_model（）函数：更详尽的输出

Question

我正在使用Keras plot_model() function来可视化我的机器学习模型。除了存在我的输出的第一个节点总是简单地a very large number的问题之外，还有另一个让我烦恼的问题：该函数没有提供非常详尽的输出。例如，我希望能够查看有关所使用的损失函数，批处理大小，时期数，所使用的优化程序等的更多信息。

有什么方法可以从我先前保存到磁盘并使用model_from_json（）函数再次加载的模型中检索此信息？

Answer 1

TensorBoardCallback怎么样？如果您使用Tensorflow作为后端，它将创建可基于模型浏览的交互式图形。

您只需要将其添加为fit函数的回调，并确保设置了write_graph=True（默认情况下）。如果您想要快捷方式，则可以直接调用其方法，而不必作为回调传递：

tensorboard = TensorboardCallback()
tensorboard.set_model(model) # your model here, will write graph etc
tensorboard.on_train_end() # will close the writer

然后只需运行tensorboard --logdir=./logs即可启动服务器。