Tensorboard plot ReduceLROnPlateau

Question

我一直无法在tensorboard中绘制我的学习率，因为我使用的ReduceLROnPlateau如下：

tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=results_path, histogram_freq=1)
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.5, verbose=1,
patience=100, min_lr=0.000001)
callbacks = [tensorboard_callback, reduce_lr]
# Compile VAE
vae.compile(optimizer='adam', loss=kl_reconstruction_loss,  metrics=["mse", metric_KL,binary_crossentropy])
# Train autoencoder
history = vae.fit(x_train, x_train, 
epochs = no_epochs, 
batch_size = batch_size, 
validation_data=(x_test,x_test,),
callbacks=callbacks)

之后，我运行此程序将自定义指标绘制到tensorboard日志：

for epoch in range(len(history.history['mse'])):
with train_summary_writer.as_default():
tf.summary.scalar('metric_KL', history.history['metric_KL'][epoch], step=epoch)

有了这个设置。在不编写自己的自定义ReduceLROnPlateau的情况下，我如何绘制我的学习率？Thx

Answer 1

建议的方法是覆盖TensorBoard回调。

你可以在这里看到你是如何做到这一点的：Keras：如何将学习率输出到tensorboard上。

您只需要使用tensorflow.keras而不是普通keras的导入来调整代码。