网络模型结构信息可视化(Tensorflow-tensorboard、 paddle-visualDL等)

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ssh -L 6008:127.0.0.1:6006 ai@1xx.xx.1.xx

#安装可视化工具 visualDL
pip install visualdl 

训练保存日志文件

# 保存测试的日志

writer = LogWriter(logdir="./random_log")
for test_step in range(1, 1000, 10)
	writer.add_scalar(tag="测试/损失值", step=test_step, value=test_cost[0])
	writer.add_scalar(tag="测试/准确率", step=test_step, value=test_acc[0])
	writer.add_histogram(tag="训练/参数分布", step=train_step, values=params.flatten(), buckets=50)
	test_step += 1

保存模型

###  路劲
save_path = './models/'
shutil.rmtree(save_path, ignore_errors=True)
os.makedirs(save_path)
###  保存预测模型
fluid.io.save_inference_model(dirname=save_path,
                               feeded_var_names=[image.name],
                               target_vars=[model],
                               executor=exe)
                      

保存的文件夹和对应的终端命令启动可视化

# --logdir=保存的日志文件位置 --port=端口号
visualdl --logdir=log --port=8086

127.0.0.1:8086