Tensorflow::TensorBoard사용하기

텐서플로우를 통해서 학습시킨 모델을 가시적으로 확인하고 싶을 때 쓰는 응용프로그램(?) 같은것.

설치가 따로 필요한 것은 아니고, 학습시킨 모델의 그래프랑 로그가 있는 폴더로 텐서보드 경로를 지정해주면 된다. 

1. activate tesorflow 

텐서플로우 활성화해주기

 

2. cd C:\SL\SignLanguage\train_inception_v1_SL_FineTune_logs

로그가 있는 폴더로 현재 위치를 옮겨준다.

나의 경우는 C드라이브 안에 SL/SignLanguage/train_inception_v1_SL_FineTune_logs 폴더가 이렇게 학습시킨 단계에 따라서 폴더가 구성되어 있고, all1~ all9를 거쳐 총 3만번의 학습을 완료한 모델

 

3. tensorboard --logdir=./all9/

텐서보드를 해당 폴더가 있는 위치의 log를 보고 실행할 것.

앞서 현재 위치를 train_inception_v1_SL_FineTune_logs 로 이동해줬는데, 이 폴더 내에서도 아홉가지의 단계별로 정확도가 다를 수 있어서 학습단계에 따라 적절한 모델로 채택하기 위하여 체크 포인트를 분류해놓았다. 여기서 나는 all9폴더에 있는 가장 최근 체크포인트 폴더를 볼것.

포트는 6006번을 사용하고, 사이트는  http://localhost:6006/ 이곳으로 이동하면 된다. 

4. 살펴보기

아직 공부를 더 해야하지만, 일단 regularization은 일반화로 트레이닝 셋에 맞춰서 학습한 그래프가 구부러지곤 하는데, weight값이 어떤 특정한 값을 가질 때 구부러진다. 

이것은 머신러닝 알고리즘 3개의 주의점인 하나인 overfitting을 방지하는 것에 대해 아주 중요한 영향을 미친다. 일반화가 되지 않으면 trainning data에 너무 딱 맞아 real data는 제대로 판단할 수 없기 때문.

 

졸작 발표 때 이 그래프 쓰고 싶었는데 갑자기 졸업작품이 터져서 수습하느라 제대로 텐서보드 사용도 못했다. 흑흑