テンソルボード+ Keras + MLエンジン

Question

現在、Kerasで作成したモデルをトレーニングするためのGoogle Cloud MLエンジンのセットアップがあります。 Kerasを使用すると、MLエンジンは自動的にログをストレージバケットに保存しないようです。 ML Engine Jobsページにログが表示されますが、ストレージバケットには表示されないため、トレーニング中にテンソルボードを実行できません。

あなたは、ジョブが正常に完了し、ログを生成見ることができます：

をしかし、その後、私のストレージバケットに保存されて何のログはありません。

私の環境をセットアップするとき、私はこのチュートリアルに従っ：（http://liufuyang.github.io/2017/04/02/just-another-tensorflow-beginner-guide-4.html）

したがって、MLエンジンでKerasモデルをトレーニングするとき、ログを取得してテンソルボードを実行するにはどうすればよいですか？他の誰かがこれで成功しましたか？

Answer 1

ログを書き出すには、コールバックkeras.callbacks.TensorBoard（..）を作成する必要があります。 Tensorboad callbackを参照してください。コールバックのlog_dir引数にGCSパス（gs：// path/to/my/logs）を指定し、その場所にTensorboardを指定することもできます。 model.fit_generator（...）またはmodel.fit（...）を呼び出すときに、コールバックをリストとして追加します。

tb_logs = callbacks.TensorBoard(
      log_dir='gs://path/to/logs', 
      histogram_freq=0, 
      write_graph=True, 
      embeddings_freq=0) 

model.fit_generator(..., callbacks=[tb_logs])