张量板未在验证集上显示准确性和损失图

Question

我是机器学习的新手，我正在尝试制作一个图像分类器，模型正在正确训练但问题出在张量板上，如何可视化验证集上的损失和准确性图？ 你唯一看到的是测试集上的损失和准确率

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                                optimizer='adam',
                                metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=5, validation_split=0.3, callbacks=[tensorboard])

Answer 1

说 '/validation' 的模型运行是用于该特定类型模型的验证运行的模型。

Answer 2

我们在 TensorBoard 上遇到了类似的问题，可以轻松记录训练损失、val 损失和测试损失（或其他此类指标本身），将它们进行比较（尤其是当您进行多次实验时会出现问题），并最终为其构建了一个名为 Aim 的开源工具.

这可能有助于解决问题。 它非常容易上手，并且非常适合搜索和比较实验。

这是 github仓库和介绍 视频