Tensorboard plot ReduceLROnPlateau

Question

我一直未能在 tensorboard 中繪制我的學習率，因為我使用的是 ReduceLROnPlateau，如下所示：

tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=results_path, histogram_freq=1)

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.5, verbose=1,
                              patience=100, min_lr=0.000001)
callbacks = [tensorboard_callback, reduce_lr]
# Compile VAE
vae.compile(optimizer='adam', loss=kl_reconstruction_loss,  metrics=["mse", metric_KL,binary_crossentropy])

# Train autoencoder
history = vae.fit(x_train, x_train, 
                  epochs = no_epochs, 
                  batch_size = batch_size, 
                  validation_data=(x_test,x_test,),
                  callbacks=callbacks)

之后，我運行它以將自定義指標繪制到張量板日志：

for epoch in range(len(history.history['mse'])):
    with train_summary_writer.as_default():
        tf.summary.scalar('metric_KL', history.history['metric_KL'][epoch], step=epoch)

有了那個設置。 如何在不編寫自己的自定義 ReduceLROnPlateau 的情況下繪制我的學習率？ 謝謝

Answer 1

推薦的方法是覆蓋TensorBoard回調。

您可以在這里看到如何做到這一點： Keras：如何將學習率輸出到 tensorboard 上。

您只需要使用tensorflow.keras而不是普通的keras的導入來調整代碼。