TensorBoardが簡単に表示できるようになった！

今日のTwitterで見かけたので、試してみた！！！

Good news! TensorBoard now works in Jupyter Notebooks, via magic commands "%" that match the command line.

Example: https://t.co/5rtcpyhXSG pic.twitter.com/SceivzfrTJ

— Josh Gordon (@random_forests) 2019年2月26日

今まで(私個人の意見です)

from matplotlib import pyplot as plt

# 精度のplot
plt.plot(history.history['accuracy'], marker='.', label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], marker='.', label='val_accuracy')
plt.title('model accuracy')
plt.grid()
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('accuracy')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

# 損失のplot
plt.plot(history.history['loss'], marker='.', label='loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], marker='.', label='val_loss')
plt.title('model loss')
plt.grid()
plt.xlabel('epoch')
plt.ylabel('loss')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

とか書いてた。(いつの間にか acc が accuracyに変わってた)
そして、こんな表示に。

これから(Colab上で楽々みるぞー)

これだ！！！

Graphももちろん！

ということで、やることは以下。

!pip install -q tf-nightly-2.0-preview
# Load the TensorBoard notebook extension
%load_ext tensorboard.notebook 

からのログ出力先や、TensorBoardへのコールバック関数を用意

log_dir="logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

fit終わったら、これで起動！！！

%tensorboard --logdir logs/fit

便利！快適！