Удивительно, как только вы заставите его работать…
Tensorboard отлично подходит для отслеживания и визуализации моделей в реальном времени в разные эпохи узлов, а также для создания интерактивных идей, которыми вы можете поделиться в презентациях и приложениях. Однако визуальное сопровождение Tensorflow сталкивается с проблемами в Windows 10, и настройка может быть неприятной, если не используются правильные обратные вызовы и направление сервера.
Как человек, который страдал от попытки заставить Tensorboard корректно работать с Windows 10, я решил избавить вас от этой проблемы, скомпилировав мои настройки обходного пути и обратного вызова для масс. Если у вас все получится, вы больше никогда не захотите запускать модель без нее.
Эти методы также работают для Mac, хотя с маршрутом Apple есть и другие способы указать на приложение, которое, к сожалению, не работает в Windows. Предположим, что все, что здесь описано, работает для обеих платформ.
Настройка и обратные вызовы
Я выполняю большую часть своей работы по кодированию Python в Jupyter Notebook и работаю с разметкой в Jupyter Lab. У Tensorboard есть вызов в записной книжке, который просматривает ваш каталог журналов для визуализации в записной книжке, но чаще всего это вызывает ошибку; или, что еще хуже, код просто ничего не делает, и вы задаетесь вопросом, действительно ли что-то происходит в фоновом режиме.
Во-первых, прежде чем что-либо сделать, нам нужно определить наш каталог журналов, в котором мы будем хранить файлы журналов, созданные программой и вызываемые при компиляции модели.
После завершения этого шага вы почти готовы к компиляции и началу процесса моделирования. Обратный вызов Tensorboard принимает имя вашего каталога журналов вместе с разницей во времени DateTime, когда создается экземпляр процесса моделирования.
Обязательно настройте свой журнал напрямую, насколько это возможно - используйте подпапки и переименовывайте файлы соответствующим образом, поскольку наличие нескольких файлов журнала в одном подкаталоге может действительно испортить то, как Tensorboard компилирует файлы журнала, и приведет к довольно неприятным визуализациям.
Итак, теперь мы готовы начать. Набор обратных вызовов, набор моделей и каталог журналов красивы и чисты. Создать экземпляр Tensorboard из компиляции модели так же просто, как включить его вместе с любыми другими обратными вызовами, которые вы можете использовать в текущей модели:
Ранее я вкратце упоминал о возможности вызова обратного вызова Tensorboard внутри Jupyter Notebook, однако при этом, похоже, возникает множество ошибок и даже приводило к зависанию процесса моделирования или, что еще хуже, к полному сбою сервера Jupyter. Если вы какое-то время запускали свою модель и хотели бы взглянуть на Tensorboard, я бы не рекомендовал это делать. Тем не менее, если вы хотите поэкспериментировать с ним и запустить его на своей машине, не стесняйтесь. Дайте мне знать, если у вас все заработает правильно!
Подключения к серверу для Windows 10 и Mac
Суть этого блога - запустить Tensorboard в Windows 10, и, без лишних слов, вот как мы этого добьемся.
- Сначала откройте новое окно терминала и перейдите в каталог журналов вашего репозитория, созданный ранее ...
- Во-вторых, мы хотим указать на подпапку в каталоге журнала, которая включает папку, созданную с текущей разницей времени DateTime. Для этого скопируйте весь путь в подпапку, содержащую журналы модели, которые вы пытаетесь просмотреть…
- Наконец, после вызова вашего пути к журналам появится всплывающее окно, перенаправляющее вас на безопасный HTTP-адрес, который вы копируете и вставляете в свой веб-браузер ...
После этих шагов вы теперь можете исследовать свою действующую модель, пока она работает в фоновом режиме. Для достижения наилучшей производительности, в зависимости от типа модели, которую вы используете, может быть лучше запустить модель в облаке, играя с Tensorboard на локальном компьютере, освобождая ресурсы.
Заключение
Являясь бесценным инструментом, который вы можете использовать для визуализации процесса моделирования, Tensorboard также позволяет выполнять расчеты на наблюдаемых эпохах модели, предоставляя ценные данные и информацию в реальном времени по мере их поступления. Если у вас возникли проблемы с получением приложение для подключения или поиска ваших каталогов журналов, я надеюсь, что этот пост вам немного помог. Мне все еще интересно, как заставить Tensorboard работать в Jupyter Notebook, поэтому не стесняйтесь обращаться ко мне, если вы преодолеете это препятствие!
