python - Tensorboard 图 ReduceLROnPlateau

Question

我一直无法在张量板上绘制我的学习率，因为我正在使用 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，我运行它以将自定义指标绘制到 tensorboard 日志中：

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)

有了那个设置。如何在不编写自己的自定义 ReduceLROnPlateau 的情况下绘制我的学习率？谢谢

Answer 1

推荐的方法是覆盖TensorBoard回调。

您可以在此处查看如何做到这一点：Keras：如何将学习率输出到 tensorboard 上。

您只需要使用导入来调整代码 fortensorflow.keras而不是 plain keras。