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ubuntu14.04をVirtualBoxで仮想OSとして稼働させています。
初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング 足立 悠【著】
を使って勉強していたのですが、tensorboardにgraphが表示されません。
scalarsは表示されます。
graphは白紙になってしまいます。
読み込むログを生成するコードは以下のとおりです。
##1.ライブラリの読み込み##
#TensorFlowライブラリ
import tensorflow as tf
#tflearnライブラリ
import tflearn
#mnistデータセットを扱うためのライブラリ
import tflearn.datasets.mnist as mnist
import numpy as np
##2.データの読み込みと前処理##
#MNISTデータを./data/mnistへダウンロードし、解凍して各変数へ格納
trainX,trainY,testX,testY=mnist.load_data("./data/mnist",one_hot=True)
#1枚目の画像ピクセル値を表示
trainX[0]
#1枚目の画像ピクセル値のサイズを表示
len(trainX[0])
#1枚目の画像正解データを表示
trainY[0]
#画像ピクセルデータを1次元から系列データへ変換
trainX=np.reshape(trainX,(-1,28,28))
#1枚目の画像ピクセル値を表示
trainX[0]
#1枚目の画像ピクセル値のサイズを表示
len(trainX[0])
##3.ニューラルネットワークの作成##
#初期化
tf.reset_default_graph()
#入力層の作成
net=tflearn.input_data(shape=[None,28,28])
#中間層の作成
#LSTMブロック
net=tflearn.lstm(net,128)
#出力層の作成
net=tflearn.fully_connected(net,10,activation="softmax")
net=tflearn.regression(net,optimizer="sgd",learning_rate=0.5,loss="categorical_crossentropy")
##4.モデルの作成(学習)##
#学習の実行
model=tflearn.DNN(net,tensorboard_verbose=0)
model.fit(trainX,trainY,n_epoch=5,batch_size=100,validation_set=0.1,show_metric=True,run_id="dense_model")
ログも生成されており、
tfbook@TFBOOK:~$ tensorboard --logdir="/tmp/tflearn_logs/dense_model"
Starting TensorBoard b'41' on port 6006
(You can navigate to http://127.0.1.1:6006)
となり、前述のScalarsやgraphにつながります。
なぜgraphが可視化されていないのかわかりません。
どなたかご教授いただけると幸いです。よろしくお願いします。
2019/01/24 1:56追記
graphには以下のような文字だけ発見できました。
(これは、正しく実行されログも生成できているが、graphに表示されるものが何もないということなのでしょうか。もしかするとメモリ不足でログに記録されていないのでしょうか・・・?)
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