我正在訓練一個回圈多個資料集的模型
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir,
histogram_freq=1,
profile_batch=10)
for data in datasets:
model.fit(data,callbacks=[tensorboard_callback])
我正在嘗試監視此資料集上的 GPU 使用情況。然而，Tensorboard 只能收集一秒鐘左右的資料。之后它停止。此外，這似乎表明訓練期間 gpu 的使用幾乎是完美的。
我試圖玩弄我傳遞給 Tensorboard 的論點，但我覺得還沒有接近解決方案。那么，Tensorboard 是如何收集資料的呢？
在使用 Tensorboard 收集有用資料之前，我是否必須將所有資料收集到一個串列/資料框中？
uj5u.com熱心網友回復：
在 for 回圈中添加 tensorboard_callback：
for data in datasets:
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir,
histogram_freq=1,
profile_batch=10)
model.fit(data,callbacks=[tensorboard_callback])
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