[머신러닝/딥러닝] Tensorboard (Neural Net for XOR)

※ 김성훈 교수님의 [모두를 위한 딥러닝] 강의 정리

 - https://www.youtube.com/watch?reload=9&v=BS6O0zOGX4E&feature=youtu.be&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&fbclid=IwAR07UnOxQEOxSKkH6bQ8PzYj2vDop_J0Pbzkg3IVQeQ_zTKcXdNOwaSf_k0

 - 참고자료 : Andrew Ng's ML class

  1) https://class.coursera.org/ml-003/lecture

  2) http://holehouse.org/mlclass/ (note)

 

 

1. TensorBoard

 - TensorFlow가 동작하는 방식을 시각화해줌

 - 기존 콘솔방식

 - TensorBoard를 이용한 방식

 

2. TensorBorad를 이용하기 위한 5가지 단계

 (1) 로그를 남기고 싶은 텐서를 선택

 (2) 한 군데로 모음

 (3) 특정 파일에 기록

 (4) run 함수로 구동한 결과를 add_summary로 추가

 (5) tensorboard 명령으로 결과 확인

   - terminal command line에서 해당 명령어 입력

   - ssh port forwarding을 통해, 원격에서도 확인 가능

 

3. TensorBorad 실행결과

 - Scalars, Images, Audio, Graphs, Distributions, historgrams, Embeddings 등 확인 가능

 

4. TensorBoard에서 다양한 조건 실행결과 비교

 - 서로 다른 파일에 로그를 저장하여, 다른 조건에서 실행한 결과를 비교 가능 (ex. learning rate를 달리한 경우)