-

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

penting

catatan

Prasyarat

Untuk informasi selengkapnya, lihat

  1. Untuk informasi selengkapnya, lihat

  2. import os import datetime import tensorflow as tf
  3. mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 def create_model(): return tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ])
  4. LOG_DIR = os.path.join(os.getcwd(), "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S"))
  5. model = create_model() model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=LOG_DIR, histogram_freq=1) model.fit(x=x_train, y=y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[tensorboard_callback])
  6. EFS_PATH_LOG_DIR = "/".join(LOG_DIR.strip("/").split('/')[1:-1]) print (EFS_PATH_LOG_DIR)

    Ambil EFS_PATH_LOG_DIR.

  1. Untuk informasi selengkapnya, lihat

  2. pip install tensorboard tensorboard --logdir <EFS_PATH_LOG_DIR>

  1. https://<YOUR_URL>.studio.region.sagemaker.aws/jupyter/default/proxy/6006/