TensorBoard

使用TensorBoard

開始TensorBoard磚沒有不同於開始在您的本地計算機上Jupyter筆記本。

1. 加載% tensorboard神奇的命令和定義你的日誌目錄。

   %load_exttensorboardexperiment_log_dir=<日誌- - - - - -目錄>

2. 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))

TensorBoard日誌和目錄

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)。

確保你的實驗日誌是可靠地存儲,磚建議寫日誌的雲存儲,而不是短暫的集群文件係統上。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回調或文件作家寫實驗目錄的子目錄。這樣,TensorBoard UI中的數據分為運行。

閱讀官方的TensorBoard文檔開始使用TensorBoard為機器學習程序日誌信息。

管理TensorBoard流程

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過程可能會腐敗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。

已知的問題

• 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。

• 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。

• 下載的鏈接工作,你必須在標簽中打開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。

• TensorBoard測試盒框有一個已知問題如果升級,可能會影響TensorBoard呈現。