- Tensorflow는 학습 과정의 내용을 board형태로 제공해준다.
- 가장 먼저 fit할 때 callback함수를 통해 tensorboard를 확인할 수 있다.
- log-dir은 보통의 경우 날짜와 시간 그리고 타이틀을 넣어서 어떤 학습에 대한 logic인지 구분할 수 있게 만들고, 경로를 설정한 후 Tensorboard에 경로를 넣은 후 fit_callback입력값에 넣어주면 된다.
- 원래는 jupyter notebook에서 '!'를 통해 실행되는데, 나는 왜 안되는지 모르겠다...
- 그래서 콘다 실행창에서 tensorboard -logdir=<절대경로>로 입력해주면
- 이렇게 교육과정을 눈으로 확인할 수 있다.
- 그리고 tf.summary를 통해 학습 과정 logic을 저장할 수 있다.
- 일단 먼저 학습을 하기 위한 함수와 과정을 코드 입력했다.
- 그리고 학습 과정을 다른 학습과 구별하기 위해 경로를 설정해줬다.
- 그리고 모델과 경로를 바탕으로 학습시킨 후 .as_default를 통해 각 과정을 학습시켰다.
- 이번에는 이미지를 tensorboard에 입력해봤다.
- 먼저 해당 이미지의 사진을 확인하고, 로직의 경로를 저정했다.
- 그리고 위와 같이 as_default를 통해 경로에 저장했다.
- 임의의 여러 사진이 정상적으로 tensorboard에 입력됐다.
상황을 바꿀 수 없다면, 나를 바꾸자