TensorBoardをGoogleColabで使用

◎環境：TensorFlow2.0.0、TensorBoard2.0.1

概要

Google Colaboratory上にて、TensorBoardを使用するためのメモ。単にfit結果をmatplotlib等で確認するより、より効率的にできる。

大まかな流れとしては、学習時(fit時)にログファイルを残しておき、学習終了後にそのログファイルを参照してtensorboardを起動する。

方法

1.環境準備

!pip install tensorflow==2.*
!pip install grpcio==1.24.*
%load_ext tensorboard

※補足：grpcio(gRPC用のパッケージ)のバージョンが不整合とのエラーが出るため、適合するgrpcioのバージョンもついでにアップグレードしている。

2.学習

ここではサンプルとして、MNISTの手書き数字認識をやってみる。学習部分は以下の通り(途中は省略)。

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(),
              metrics=['accuracy'])

# for TensorBoard
log_dir="logs/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=batch_size,
                    epochs=epochs,
                    verbose=1,
                    validation_data=(x_test, y_test),
                    callbacks=[tensorboard_callback])

3.TensorBoard起動

%tensorboard --logdir ./logs

参考

全ソースは Github を参照