Tensorboardで可視化

• ColaboratoryでKerasからTensorboard出力をする - Qiita
• [TF]KerasからTensorboardを使用する方法 - Qiita
• kerasでtensorboardの表示とmodelの保存 - Qiita

とか、情報を収集しつつ。
Udacityのud187の課題を使う。

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf

# TF 1.14.0くらい向け。
tf.enable_eager_execution()

def learn():
    celsius_q    = np.array([-40, -10,  0,  8, 15, 22,  38],  dtype=float)
    fahrenheit_a = np.array([-40,  14, 32, 46, 59, 72, 100],  dtype=float)

    # モデルの構築
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
    ])

    # モデルのコンパイル
    model.compile(loss='mean_squared_error',
                  optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.1))

    # TensorBoardのセットアップ
    log_filepath = os.path.join(root_dir, "logs")
    tb_cb = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_filepath, 
        histogram_freq=1, write_graph=True, write_images=True)
    cbks = [tb_cb]

    history = model.fit(celsius_q, fahrenheit_a, epochs=500, verbose=False, callbacks=cbks)

これでログが出たので、

tensorboard --logdir=./logs

してみる。よく見るようなCNNのニューロンが繋がった図が出るわけではないけど、まぁなんか可視化できるんだなぁと。