必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。ノートブックをダウンロード機械学習では、何かを改善するには、それを測定できる必要があります。機械学習ワークフローの際に必要な測定値と視覚化を提供するツールです。埋め込みの投影など、さまざまなことを行えます。素早く使用し始める方法を示します。このウェブサイトの他のガイドでは、ここには含まれていない具体的な機能について、より詳しく説明します。モデルを作成する関数を記述します。コールバックによってログが作成され、保存されたこと保証できます。histogram_freq=1(デフォルトでは無効)でエポックごとにヒストグラム計算を行えます。トレーニング実行を簡単に選択できるように、ログをタイムスタンプ付きのサブディレクトリに配置しましょう。つのインターフェースはほぼ同じです。ラインマジックを使用しますが、コマンドラインでは同じコマンドを「%」をつけずに実行します。logs/fit以下に、この例で作成される可視化の簡単な説明と、それが表示されるダッシュボード(トップナビゲーションバーのタブ)を示します。エポックごとの損失とメトリックの変化が示されます。これを使用して、トレーニング速度、学習率、およびその他のスカラー値をトラッキングすることもできます。ダッシュボードに表示されます。モデルを可視化できます。グラフが示されており、正しく構築されていることが確認しやすくなります。ダッシュボードに表示されます。経時的なテンソルの分布が示されます。これは、重みとバイアスを可視化子、期待されるとおりに変化しているかを確認する上で役立ちます。ダッシュボードに表示されます。ダッシュボードに表示されます。ダッシュボードが自動的に有効化されます。コールバックの場合は、画像と埋め込みもログ記録することができます。利用できるほかのダッシュボードを確認するには、右上の方にある「inactive」ドロップダウンをクリックしてください。変換して、バッチ機能を利用しましょう。ログ記録する方法が示されています。損失とオプティマイザを選択してください。tf.keras.optimizers.Adam()トレーニング中の値を蓄積するために使用し、任意の時点でログ記録できるステートフルメトリックを作成します。tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('test_accuracy')トレーニングとテストの関数を定義します。ディレクトリに要約をディスクに書き込むためのサマリーライターをセットアップします。tf.summary.create_file_writer(test_log_dir)トレーニングを開始します。使用して、トレーニング/テスト中のメトリック(損失と精度)をログします。ログするメトリックとその頻度は、ユーザーが制御します。関数は、ほかの種類のデータのログに使用されます。一度開き、新しいログディレクトリにポイントします。起動してトレーニングの経過を監視することもできます。TensorBoardを使用する方法を確認しました。ログをアップロードし、学術論文、ブログ投稿、ソーシャルメディアなどでの共有に使用するパーマリンクを取得することができます。このサービスにより、再現性と共同作業をさらに改善することができます。使用するには、次のコマンドを実行してください。マジックを呼び出すのではなく、感嘆符(!)をプレフィクスとしてシェルを呼び出していることに注意してください。コマンドラインからこのコマンドを呼び出す際は、いずれのプレフィクスも必要ありません。こちらで例をご覧ください。ライセンスにより使用許諾されます。ライセンスにより使用許諾されます。サイトのポリシーをご覧ください。関連会社の登録商標です。