텐서플로의 텐서보드(TensorBoard)를 통해서 모델의 학습 과정 뿐만 아니라 계싼 그래프도 시각화할 수 있다.
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard, ModelCheckpoint, EarlyStopping
callback_list=[ModelCheckpoint(filepath='iris-earlystopping.h5', monitor='val_loss'), EarlyStopping(patience=3, restore_best_weights=True), TensorBoard()]
tensorflow.keras.callbacks.TensorBoard 메서드는 텐서보드를 위한 로그를 기록하기 위해 사용한다.
logs에 텐서보드를 위한 로그가 기본적으로 기록(TensorBoard의 log_dir 매개변수에 지정가능)
model=tf.keras.models.model_from_json(iris_model.to_json())
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history=model.fit(ds_train, epochs=500, steps_per_epoch=steps_per_epoch, validation_data=ds_test.batch(50), callbacks=callback_list, verbose=0)
$tensorboard —logdir=logs/
port를 열어야 해서 일단 중단