StatsListener怎么使用

本篇内容介绍了“StatsListener怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

import org.deeplearning4j.api.storage.StatsStorage;
import org.deeplearning4j.examples.userInterface.util.UIExampleUtils;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.deeplearning4j.ui.api.UIServer;
import org.deeplearning4j.ui.stats.StatsListener;
import org.deeplearning4j.ui.storage.FileStatsStorage;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;

import java.io.File;

/**
 * A version of UIStorageExample showing how to saved network training data to a file, and then
 * reload it later, to display in in the UI
 *
 * @author Alex Black
 */
public class UIStorageExample {

    public static void main(String[] args){

        //Run this example twice - once with collectStats = true, and then again with collectStats = false
        boolean collectStats = true;

        if(collectStats){
            //First run: Collect training stats from the network
            //Note that we don't have to actually plot it when we collect it - though we can do that too, if required

            MultiLayerNetwork net = UIExampleUtils.getMnistNetwork();
            DataSetIterator trainData = UIExampleUtils.getMnistData();

            StatsStorage statsStorage = new FileStatsStorage(new File(System.getProperty("java.io.tmpdir"), "ui-stats.dl4j"));
            net.setListeners(new StatsListener(statsStorage), new ScoreIterationListener(10));

            net.fit(trainData);

            System.out.println("Done");
        } else {
            //Second run: Load the saved stats and visualize. Go to http://localhost:9000/train

            StatsStorage statsStorage = new FileStatsStorage(new File(System.getProperty("java.io.tmpdir"), "ui-stats.dl4j"));
            UIServer uiServer = UIServer.getInstance();
            uiServer.attach(statsStorage);
        }
    }
}

“StatsListener怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注蜗牛博客网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！