KerasなしでTensorBoardを使う

現状

• GANだとkerasからtensorboardを使っている例が少ない
• GANだとmodel.fitを使わないで実装している例が多い
• 過去の記事はtf1を取り扱っているものが多い
• 最新の記事はkerasで使ってる例が多い
• マジックコマンドとか入ってきてわけわかめ
  ここら辺を参考にしていた
  https://lsifrontend.hatenablog.com/entry/2019/02/27/201856
  https://qiita.com/Mco7777/items/2b76aba1bae35f2623ea#_reference-ae8817c269849cbd1b91
  https://qiita.com/tomo_makes/items/b3c60b10f7b25a0a5935
  https://qiita.com/uosansatox/items/b552c9c4d8f1cebbf044
  https://deepage.net/tensorflow/2017/04/25/tensorboard.html
  https://qiita.com/agumon/items/114da6921c5dc4f7d7f9

けど、環境が違うのであんまり参考にならなかった。
ということで行き詰っていたんだけど進捗があったので投稿

#__doc__にexampleがあってわかりやすかった

tf.summary.__doc__

で出てきた例が自分の参考にしたコードに近くて役に立った

writer = tf.summary.create_file_writer("/tmp/mylogs")

@tf.function
def my_func(step):
  # other model code would go here
  with writer.as_default():
    tf.summary.scalar("my_metric", 0.5, step=step)

for step in range(100):
  my_func(step)
  writer.flush()

0.5のところをモニターしたい値に変えればOK

tf.summary.scalar("loss", loss, step=step)
"""
(名前,縦軸の値,横軸の値)
"""

マジックコマンドも加えると

writer = tf.summary.create_file_writer("/log")

@tf.function
def my_func(step):
  # other model code would go here
  with writer.as_default():
    tf.summary.scalar("loss", loss, step=step)


%tensorboard --logdir=/logs
for step in range(100):
  my_func(step)
  writer.flush()

#所感
記事には書いてないけど、ログファイルの場所や書き方がいろいろあったのが一番詰まっていたところかもしれない
kerasで楽々tensorboardしたかった( ˘ω˘ )
もっといい方法あったら教えてください。