Keras：如何将学习率输出到张量板上

我添加了一个回调来衰减学习率：

 keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=100, 
                                   verbose=0, mode='auto',epsilon=0.00002, cooldown=20, min_lr=0)

这是我的张量板回调：

keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./graph/rank{}'.format(hvd.rank()), histogram_freq=10, batch_size=FLAGS.batch_size,
                            write_graph=True, write_grads=True, write_images=False)

我想确保学习率调度程序在训练期间启动，所以我想将学习率输出到张量板上。但我找不到在哪里可以设置它。

我还检查了优化器 a​​pi，但没有运气。

keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False)

如何将学习率输出到张量板？

根据 Keras 的作者的说法 https://github.com/keras-team/keras/pull/9168#issuecomment-359901128, the proper方法是子类化TensorBoard打回来：

from keras import backend as K
from keras.callbacks import TensorBoard

class LRTensorBoard(TensorBoard):
    # add other arguments to __init__ if you need
    def __init__(self, log_dir, **kwargs):
        super().__init__(log_dir=log_dir, **kwargs)

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        logs = logs or {}
        logs.update({'lr': K.eval(self.model.optimizer.lr)})
        super().on_epoch_end(epoch, logs)

然后将其作为callbacks论证model.fit（信用芬森特·普赖斯 https://stackoverflow.com/questions/49127214/keras-how-to-output-learning-rate-onto-tensorboard/50040233?noredirect=1#comment96356387_50040233):

model.fit(x=..., y=..., callbacks=[LRTensorBoard(log_dir="/tmp/tb_log")])