#tensorflow #debugging #deep-learning #computer-vision #debuggervisualizer
#tensorflow #отладка #глубокое обучение #компьютерное зрение #debuggervisualizer
Вопрос:
Я пытаюсь отладить этот проект: https://github.com/VisualComputingInstitute/TrackR-CNN Это проект на основе MaskRCNN, и я хочу визуализировать поток данных между различными функциями в network/FasterRCNN.py(https://github.com/VisualComputingInstitute/TrackR-CNN/blob/master/network/FasterRCNN.py ) в основном rpn_head(), fastrcnn_head(). Я попробовал это с помощью py_func и pdb, но безуспешно. SEssion.run() создается внутри core/Engine.py (https://github.com/VisualComputingInstitute/TrackR-CNN/blob/master/core/Engine.py ). Есть ли какой-либо способ увидеть манипуляции с изображением во время обучения (т.Е. Значения rpn, reid_dim и т. Д.)?
Спасибо.
Комментарии:
1. В Tensorflow есть библиотека под названием TensorBoard, которая используется для визуализации данных, показателей, графика модели. Более подробную информацию о библиотеке вы можете найти здесь Tensorboard . Спасибо
2. @TFer спасибо. Я пытаюсь использовать tensorboard для визуализации. Не могли бы вы, пожалуйста, сказать, нужно ли завершить процесс обучения до потери, моделировать график в tensorboard? Мне нужно увидеть поток данных, есть ли какой-нибудь способ визуализировать их по мере продвижения процесса обучения?