🚀 功能
在语义分割任务中进行进度跟踪。
在自定义定义的示例图像上可视化模型当前状态的预测结果。(可能包括一些明显的类别和具有特定特征的较难的类别。
动机
我刚开始使用aim,第一印象非常好。现在我正在尝试将其集成到我目前的工作流程中。这主要是使用tensorflow/keras进行语义分割。更新日志提到了版本1.1.13/1.2.14/1.2.16,但直到现在还没有看到一个示例。也许我到目前为止还没有在文档中找到这个部分。对于TensorBoard,我已经为此目的编写了一个自定义回调函数。
简介
一种可能的方法是将三个选定的输出类别可视化为RGB图像,其中一个类别位于不同的通道。此外,我认为在一组特定的预选图像上执行此操作是有帮助的。
2条答案
按热度按时间zlhcx6iw1#
嘿,@andife!感谢你打开这个问题。以下是基本的
aim
回调函数,用于keras
:aim/aim/sdk/adapters/keras.py
第10行在27d9780中
| | classAimCallback(object): |
我们可以将其作为更高级回调实现的起点。另外,如果你能在这里分享一下
tensorbard
自定义回调代码,那就更好了。7d7tgy0s2#
我使用回调函数;
我在模型的fit阶段使用了这个名为"image_history"的回调函数。