export Modul
Exportiert Experimentverlaufsdaten in Tensorboard-Protokolle, die für die Anzeige in einer Tensorboard-Instanz geeignet sind.
Functions
export_to_tensorboard
Exportieren Sie den Ausführungsverlauf des Experiments in Tensorboard-Protokolle, die für die Tensorboard-Visualisierung bereit sind.
export_to_tensorboard(run_data, logsdir, logger=None, recursive=True)
Parameter
Eine Ausführung oder eine Liste der zu exportierenden Ausführungen.
- recursive
- bool
Gibt an, ob alle untergeordneten Ausführungen für angegebene Ausführungen rekursiv abgerufen werden.
Hinweise
Mit dieser Funktion können Sie den Ausführungsverlauf des Experiments in einer Tensorboard-Instanz anzeigen. Verwenden Sie es für Azure Machine Learning-Experimente und andere Machine Learning-Frameworks, die keine nativ ausgegebenen Protokolldateien für Tensorboard verwenden. Weitere Informationen zur Verwendung von Tensorboard finden Sie unter Visualisieren von Experimentausführungen und Metriken mit Tensorboard.
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie mit der export_to_tensorboard
-Funktion Machine Learning-Protokolle für die Anzeige in TensorBoard exportieren. In diesem Beispiel wurde das Experiment abgeschlossen, und der Ausführungsverlauf wird in Tensorboard-Protokollen gespeichert.
# Export Run History to Tensorboard logs
from azureml.tensorboard.export import export_to_tensorboard
import os
logdir = 'exportedTBlogs'
log_path = os.path.join(os.getcwd(), logdir)
try:
os.stat(log_path)
except os.error:
os.mkdir(log_path)
print(logdir)
# export run history for the project
export_to_tensorboard(root_run, logdir)
# or export a particular run
# export_to_tensorboard(run, logdir)
Das vollständige Beispiel finden Sie unter https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/track-and-monitor-experiments/tensorboard/export-run-history-to-tensorboard/export-run-history-to-tensorboard.ipynb.
Feedback
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