मैंने आपूर्ति किए गए अबालोन उदाहरण को लिया है और सुनिश्चित किया है कि मैंने इसे समझा है .... अच्छा मुझे लगता है कि मैं करता हूं। लेकिन एक अन्य अनुमानक परियोजना के रूप में मैं काम कर रहा हूं, कुल कचरा उत्पादन कर रहा है - मैंने टेंसर बोर्ड जोड़ने की कोशिश की है, इसलिए मैं समझ सकता हूं कि क्या हो रहा है।टेंसरफ़्लो अनुमानक प्रक्रिया में टेंसरबोर्ड जोड़ने के लिए कैसे करें
बेस कोड https://www.tensorflow.org/extend/estimators
मैं एक सत्र और एक लेखक
# Set model params
model_params = {"learning_rate": 0.01}
with tf.Session() as sess:
# Instantiate Estimator
nn = tf.contrib.learn.Estimator(model_fn=model_fn, params=model_params)
writer = tf.summary.FileWriter ('/tmp/ab_tf' , sess.graph)
nn.fit(x=training_set.data, y=training_set.target, steps=5000)
# Score accuracy
ev = nn.evaluate(x=test_set.data, y=test_set.target, steps=1)
And added 1 line in the model_fn function so it looks like this...
def model_fn(features, targets, mode, params):
"""Model function for Estimator."""
# Connect the first hidden layer to input layer
# (features) with relu activation
first_hidden_layer = tf.contrib.layers.relu(features, 49)
# Connect the second hidden layer to first hidden layer with relu
second_hidden_layer = tf.contrib.layers.relu(first_hidden_layer, 49)
# Connect the output layer to second hidden layer (no activation fn)
output_layer = tf.contrib.layers.linear(second_hidden_layer, 1)
# Reshape output layer to 1-dim Tensor to return predictions
predictions = tf.reshape(output_layer, [-1])
predictions_dict = {"ages": predictions}
# Calculate loss using mean squared error
loss = tf.losses.mean_squared_error(targets, predictions)
# Calculate root mean squared error as additional eval metric
eval_metric_ops = {
"rmse": tf.metrics.root_mean_squared_error(
tf.cast(targets, tf.float64), predictions)
}
train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(
loss=loss,
global_step=tf.contrib.framework.get_global_step(),
learning_rate=params["learning_rate"],
optimizer="SGD")
tf.summary.scalar('Loss',loss)
return model_fn_lib.ModelFnOps(
mode=mode,
predictions=predictions_dict,
loss=loss,
train_op=train_op,
eval_metric_ops=eval_metric_ops)
अंत में जोड़ा एक
writer.close()
जब मैं कोड को चलाने ... मैं एक डेटा प्राप्त जोड़ा था है/tmp/ab_tf में फ़ाइल, यह फ़ाइल शून्य नहीं है। लेकिन यह आकार में केवल 13 9 बाइट्स है ... जिसका तात्पर्य है कि कुछ भी लिखा नहीं जा रहा है ....
जब मैं इसे टेंसर बोर्ड के साथ खोलता हूं - वहां कोई डेटा नहीं है।
मैं क्या गलत कर रहा हूं?
किसी भी इनपुट की सराहना ...
आप जो लिखते हैं सही है, मैं कोई समस्या नहीं Tensorboard चल रहा है।मैं आउटपुट में किसी भी चर नहीं देख सकता !! –