在复调RNN中使用Python终端命令进行训练时，如何绘制损失历史?

Question

我正在谷歌Colab的RNN上进行训练，但所有单元格都是来自Python终端的命令行(如下所示)，但我需要绘制损失历史，ROC曲线和模型架构，但我不知道当你只有终端命令行时该怎么做，有人能帮我吗?提前无限感谢:)

Google Colab Cells示例:

#test and train sample split wih 10% ratio
!polyphony_rnn_create_dataset 
--input=/temp/notesequences.tfrecord 
--output_dir=/content/drive/My Drive/RNN/sample 
--eval_ratio=0.10 
--config='polyphony'

#Train the model!
!polyphony_rnn_train 
--run_dir=/content/drive/My Drive/RNN/models/polyphony/run1 
--sequence_example_file=/content/drive/My Drive/RNN/sample/training_poly_tracks.tfrecord 
--num_training_steps=20000 
--hparams="batch_size=64,rnn_layer_sizes=[128,128,128]" 
--config='polyphony' 
--num_checkpoints=10

Answer 1

据我所知，您想监视tensorboard日志。

如果您有colab pro，您可以简单地使用与代码块一起提供给您的终端。所以当你的程序运行时，你也可以运行tensorboard --logdir=/tmp/polyphony_rnn/logdir来获得tensorboard生成的图。

如果你没有，你只需要等到执行结束。一旦模型训练结束，你可以简单地运行tensorboard --logdir=/tmp/polyphony_rnn/logdir命令来检查tensorboard日志。

注意:从github页面我们可以看到polyphony_rnn支持tensorboard日志。

注2:如果你不满意的标量，他们默认记录为他们的库的一部分，你可以通过克隆repo和根据你的需要进行更改，然后运行pip install -e .(链接)建立一个开发版本