トレーニング損失と検証損失の両方をテラスボードからケラで同じグラフに表示するにはどうすればよいですか？

Question

私はTensorflowバックエンドでKerasを使用してCNNをトレーニングしていますが、テンソルボードを使用して損失関数と精度を視覚化しています。トレーニングデータと検証データの両方の損失関数を同じグラフ上に表示したいと思いますが、ケラスを使用せずにTensorflowを使用する場合にのみ行う方法があります。

これを行う方法はありますか？

編集1： 私は正規表現の損失/ ACCを書いてみましたが、代わりに一緒にグラフの両方を置くことのようにようにそれは、彼らに並べて示しています http://imgur.com/a/oLIcL

アイブ氏は、私がテンソルへのログインに使用するものを追加ボード：

tbCallBack=keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='C:\\logs', histogram_freq=0, write_graph=False, write_images=True, embeddings_freq=0, embeddings_layer_names=None, embeddings_metadata=None) 

model.fit_generator(train_generator, 
       steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size, 
       epochs=epochs, 
validation_data=(x_test, y_test)) 

Answer 1

テンソルボードウィンドウの左上隅のテキストボックスに正規表現を追加できます。

accを追加すると、両方の列車/検証データの精度が向上します。損失額としてlossを追加してください。これはKerasとTensorflowのために私のために働く。答えるため

logdir = "_tf_logs/" + now.strftime("%Y%m%d-%H%M%S") + "/" 
tb = TensorBoard(log_dir=logdir) 
callbacks=[tb] 
... 
model.fit(X_train, Y_train, validation_data=val_data, epochs=10, verbose=2, callbacks=callbacks)