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2022年5月17日更新
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TensorFlow為機器學習是一個開源框架由穀歌。它支持深度學習和通用數值計算cpu、gpu和集群gpu。它的條款和條件Apache 2.0許可。
磚運行時機器學習包括TensorFlow TensorBoard,所以您可以使用這些庫沒有安裝任何包。TensorFlow安裝在磚運行時版本的ML版本,您使用的是看到的發布說明。
請注意
這個指南不是TensorFlow綜合指導。看到TensorFlow網站。
測試和遷移單機工作流程,使用單節點集群。
深度學習分布式訓練選項,請參閱分布式訓練。
以下筆記本顯示了如何運行TensorFlow (1。和2. x) TensorBoard監控單個節點集群上。
在新標簽頁打開筆記本
TensorBoard是一套可視化工具的調試、優化、機器學習和理解TensorFlow, PyTorch和其他項目。
開始TensorBoard磚沒有不同於開始在您的本地計算機上Jupyter筆記本。
加載% tensorboard神奇的命令和定義你的日誌目錄。
% tensorboard
%load_exttensorboardexperiment_log_dir=<日誌- - - - - -目錄>
調用% tensorboard神奇的命令。
% tensorboard——logdir experiment_log_dir美元
TensorBoard服務器啟動並顯示用戶界麵內聯在筆記本上。它還提供了一個在新標簽頁中打開TensorBoard鏈接。
下麵的屏幕截圖顯示了TensorBoard UI開始在一個密集的日誌目錄。
你也可以直接開始使用TensorBoard TensorBoard的筆記本模塊。
從tensorboard進口筆記本筆記本。開始(”——logdir{}”。格式(experiment_log_dir))
從你的筆記本開始TensorBoard,使用dbutils.tensorboard實用程序。
dbutils.tensorboard
dbutils。tensorboard。開始(“/ tmp / tensorflow_log_dir”)
這個命令可以顯示一個鏈接,點擊時,在新標簽頁中打開TensorBoard。
當開始使用這個API TensorBoard繼續運行,直到你停止它dbutils.tensorboard.stop ()或者你關閉你的集群。
dbutils.tensorboard.stop ()
如果你把TensorFlow集群作為一個磚圖書館,你可能需要重新接上你的筆記本TensorBoard開始之前。
TensorBoard可視化您的機器學習程序通過讀取日誌生成的TensorBoard回調函數TensorBoard或PyTorch。為其他機器學習庫生成日誌,你可以直接使用TensorFlow文件寫日誌作家(見模塊:tf.summaryTensorFlow 2。x和看到模塊:tf.compat.v1.summary老API的TensorFlow 1。x)。
確保實驗日誌是可靠地存儲,數據磚建議寫日誌DBFS(也就是說,日誌目錄下/ dbfs /)而不是短暫的集群文件係統。對於每一個實驗,開始在一個獨特的TensorBoard目錄。每次運行實驗,機器學習代碼的生成日誌、設置TensorBoard回調或filewriter寫實驗目錄的子目錄。這樣,TensorBoard UI中的數據將被分為運行。
/ dbfs /
閱讀官方的TensorBoard文檔開始使用TensorBoard為機器學習程序日誌信息。
TensorBoard流程開始在磚筆記本不終止當筆記本分離或重新啟動REPL(例如,當你清楚筆記本)的狀態。手動殺TensorBoard流程,將其發送終止信號使用% sh殺了-15年pid。不當死亡TensorBoard過程可能腐敗notebook.list ()。
% sh殺了-15年pid
notebook.list ()
列出目前TensorBoard服務器集群上運行,與相應的日誌目錄和進程id,運行notebook.list ()從TensorBoard筆記本模塊。
內聯TensorBoard UI在iframe。瀏覽器安全特性防止外部鏈接在UI內工作,除非你在新標簽頁中打開鏈接。
的——window_title選擇TensorBoard覆蓋在磚上。
——window_title
默認情況下,TensorBoard掃描的端口範圍選擇端口聽。如果有太多TensorBoard進程運行在集群中,所有端口的端口範圍可能不可用。你可以解決這個限製通過指定的端口號——港口論點。指定的港口應該是在6006年和6106年之間。
——港口
為了下載鏈接工作,你應該在選項卡中打開TensorBoard。
當使用TensorBoard 1.15.0,投影儀選項卡是空白。作為一個解決方案,直接訪問投影機頁麵,你可以替換#投影儀在URL中,數據/插件/投影儀/ projector_binary.html。
#投影儀
數據/插件/投影儀/ projector_binary.html
TensorBoard測試盒框有一個已知問題如果升級,可能會影響TensorBoard呈現。