[Python, Tensorflow] Tensorboard 사용법 (Classification)

안녕하세요, 오늘은 Tensorboard를 실행하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

 

Tensorflow2에서 TensorBoard를 사용하는 예시에 대한 전체 코드는 다음과 같습니다.

 

아래 예제는 MNIST 데이터를 활용한 예시입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import datetime

(train_images, train_labels), (valid_images, valid_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images / 255.0
valid_images = valid_images / 255.0

model = ...

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

model.fit(train_images, train_labels, epochs=100, validation_data=(valid_images, valid_labels),
          callbacks=[tensorboard_callback])

 

위의 코드에서 데이터셋과 Model은 추가 Customize가 가능하며, 주의 깊게 보셔야할 부분은 다음과 같습니다.

 

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

model.fit(train_images, train_labels, epochs=100, validation_data=(valid_images, valid_labels),
          callbacks=[tensorboard_callback])

 

log_dir을 통해 logs/model 디렉토리 내 해당 모델에 대한 정보를 학습하는 과정에서 train & validation dataset에 대해서 저장하게 됩니다.

 

위의 학습 과정을 Tensorboard를 통해 Monitoring 하기 위해서는 다음 명령어를 실행시켜주시면 됩니다.

 

tensorboard --logdir=logs

 

위의 명령어를 실행후 http://localhost:6006/를 웹 브라우저에서 실행하면 다음과 같은 결과를 확인할 수 있습니다.

Tensorboard 실행 화면

 

지금까지, Tensorflow2를 활용해서 Tensorboard를 Classification Task에 대해서 실행하는 방법에 대해서 알아보았습니다.

감사드립니다.