TensorBoard

使用TensorBoard

开始TensorBoard砖没有不同于开始在您的本地计算机上Jupyter笔记本。

1. 加载% tensorboard神奇的命令和定义你的日志目录。

   %load_exttensorboardexperiment_log_dir=<日志- - - - - -目录>

2. 调用% tensorboard神奇的命令。

   % tensorboard——logdir experiment_log_dir美元

   TensorBoard服务器启动并显示用户界面内联在笔记本上。它还提供了一个在新标签页中打开TensorBoard链接。

   下面的屏幕截图显示了TensorBoard UI开始在一个密集的日志目录。

你也可以直接开始使用TensorBoard TensorBoard的笔记本模块。

从tensorboard进口笔记本笔记本。开始(”——logdir{}”。格式(experiment_log_dir))

TensorBoard日志和目录

TensorBoard可视化您的机器学习程序通过读取日志生成的TensorBoard回调函数TensorBoard或PyTorch。为其他机器学习库生成日志,你可以直接使用TensorFlow文件写日志作家(见模块:tf.summaryTensorFlow 2。x和看到模块:tf.compat.v1.summary老API的TensorFlow 1。x)。

确保你的实验日志是可靠地存储,砖建议写日志的云存储,而不是短暂的集群文件系统上。对于每一个实验,开始在一个独特的TensorBoard目录。每次运行实验,机器学习代码的生成日志、设置TensorBoard回调或文件作家写实验目录的子目录。这样,TensorBoard UI中的数据分为运行。

阅读官方的TensorBoard文档开始使用TensorBoard为机器学习程序日志信息。

管理TensorBoard流程

TensorBoard流程开始在砖笔记本不终止当笔记本分离或重新启动REPL(例如,当你清楚笔记本)的状态。手动杀TensorBoard流程,将其发送终止信号使用% sh杀了-15年pid。不当死亡TensorBoard过程可能会腐败notebook.list ()。

列出目前TensorBoard服务器集群上运行,与相应的日志目录和进程id,运行notebook.list ()从TensorBoard笔记本模块。

已知的问题

• 内联TensorBoard UI在iframe。浏览器安全特性防止外部链接在UI内工作,除非你在新标签页中打开链接。

• 的——window_title选择TensorBoard覆盖在砖上。

• 默认情况下,TensorBoard扫描的端口范围选择端口听。如果有太多TensorBoard进程运行在集群中,所有端口的端口范围可能不可用。你可以解决这个限制通过指定的端口号——港口论点。指定的港口应该是在6006年和6106年之间。

• 下载的链接工作,你必须在标签中打开TensorBoard。

• 当使用TensorBoard 1.15.0,投影仪选项卡是空白。作为一个解决方案,直接访问投影机页面,你可以替换#投影仪在URL中,数据/插件/投影仪/ projector_binary.html。

• TensorBoard测试盒框有一个已知问题如果升级,可能会影响TensorBoard呈现。