AutoDL はテンソルボードを使用します

目次

1. ログファイルを作成するためのトレーニング

2. ログディレクトリを切り替える

3. AutoPanel で TensorBoard にアクセスする

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1. ログファイルを作成するためのトレーニング

例：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np

writer = SummaryWriter()
for x in range(1, 101) :
    writer.add_scalar('y = 2x', x, 2 * x) 
writer.close()
#单条曲线(scalar)
#add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None)

#参数：

#tag ( string ) – 数据标识符
#scalar_value ( float或string/blobname ) – 要保存的值
#global_step ( int ) – 要记录的全局步长值
#walltime ( float ) – 记录训练的时间，默认 walltime (time.time()) 秒

2. ログディレクトリを切り替える

1. まず、デフォルトで開始された Tensorboard プロセスを終了し、次のコマンドを実行します。

ps -ef | grep tensorboard | awk '{print $2}' | xargs kill -9

2. ターミナルで次のコマンドを実行して TensorBoard を起動します

tensorboard のイベントファイルは正式には /root/tf-logs/ パスに保存する必要がありますが、保存パスを切り替えたくない場合は実行コマンドを変更するだけで済みます。

/root/tf-logs/パス

tensorboard --port 6007 --logdir tf-logs

他の道

tensorboard --port 6007 --logdir path/to/your/tf-logs/direction
#path/to/your/tf-logs/direction为你的logs文件前的路径，不需要带logs的文件名

3. AutoPanel で TensorBoard にアクセスする