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History까지 번역 초안 #18

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Tensorboard 중간까지 update
HJ-harry authored Feb 15, 2019

Verified

This commit was created on GitHub.com and signed with GitHub’s verified signature.
commit 4a483ce01024720239a78040024a52110b75049b
48 changes: 21 additions & 27 deletions sources/callbacks.md
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -232,40 +232,34 @@ keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=0, batch_size=32, w
[텐서보드](https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard)
는 텐서플로우와 함께 제공되는 시각화 도구입니다.

이 콜백은 텐서보드를 위한 로그를 작성하며, 여러분의 훈련과 테스트 척도에 대한
동적
This callback writes a log for TensorBoard, which allows
you to visualize dynamic graphs of your training and test
metrics, as well as activation histograms for the different
layers in your model.

If you have installed TensorFlow with pip, you should be able
to launch TensorBoard from the command line:
이 콜백은 텐서보드를 위한 로그를 작성하며, 여러분의 훈련과 테스트 척도에 대한 동적 그래프,
활성화 함수에 대한 히스토그램, 그리고 여러분의 모델에 대한 서로 다른 레이어를 시각화할
수 있게 합니다.

만약 여러분이 텐서플로우를 pip을 이용해 설치했다면, 다음 커맨드로 텐서보드를 론칭할 수 있습니다.
커맨드 라인으로 텐서보드 론칭하기:
```sh
tensorboard --logdir=/full_path_to_your_logs
```

When using a backend other than TensorFlow, TensorBoard will still work
(if you have TensorFlow installed), but the only feature available will
be the display of the losses and metrics plots.
텐서플로우가 아닌 다른 백엔드를 이용하고 있더라도 텐서보드는 동작합니다(텐서플로우가
설치되어있다는 전제 하에). 그러나 시각화가 가능한 특성들은 손실 함수와 측정 척도에 대한
플롯 뿐입니다.

__Arguments__

- __log_dir__: the path of the directory where to save the log
files to be parsed by TensorBoard.
- __histogram_freq__: frequency (in epochs) at which to compute activation
and weight histograms for the layers of the model. If set to 0,
histograms won't be computed. Validation data (or split) must be
specified for histogram visualizations.
- __write_graph__: whether to visualize the graph in TensorBoard.
The log file can become quite large when
write_graph is set to True.
- __write_grads__: whether to visualize gradient histograms in TensorBoard.
`histogram_freq` must be greater than 0.
- __batch_size__: size of batch of inputs to feed to the network
for histograms computation.
- __write_images__: whether to write model weights to visualize as
image in TensorBoard.
- __log_dir__: 로그 파일이 저장되는 디렉토리로, 텐서보드를 통해 분석되는
파일이 저장됩니다.
- __histogram_freq__: 모델의 레이어에 대한 활성화 정도와 가중치 정도를
계산하는 빈도(에포크 단위). 만약 0으로 설정 되면, 히스토그램은 계산되지 않을 것입니다.
검증 데이터(혹은 split)는 히스토그램 시각화를 위해 특정되어야 합니다.
- __write_graph__: 텐서보드를 이용해 그래프를 시각화할지에 대한 여부.
write_graph가 True로 설정될 경우 로그 파일의 크기가 꽤 커질 수 있습니다.
- __write_grads__: 텐서보드를 이용해 경사도를 시각화할지에 대한 여부.
`histogram_freq`는 0보다 커야 합니다.
- __batch_size__: 히스토그램을 계산하기 위해
네트워크에 입력으로 집어 넣는 입력 배치의 크기.
- __write_images__: 모델 가중치를 텐서보드에서 이미지로 저장할지에 대한 여부.
- __embeddings_freq__: frequency (in epochs) at which selected embedding
layers will be saved. If set to 0, embeddings won't be computed.
Data to be visualized in TensorBoard's Embedding tab must be passed