Tensorboard Clase
Representa una instancia de TensorBoard para visualizar el rendimiento y la estructura del experimento.
Inicialice tensorboard.
- Herencia
-
builtins.objectTensorboard
Constructor
Tensorboard(runs, local_root=None, port=6006, use_display_name=False)
Parámetros
- runs
- list
Una lista vacía o una lista de uno o varios objetos Run de experimento que se adjuntarán a esta instancia de Tensorboard.
- local_root
- str
Un directorio local opcional en el que almacenar los registros de ejecución.
- port
- int
Puerto en el que se va a ejecutar esta instancia de Tensorboard.
- runs
- list
Una lista vacía o una lista de uno o varios objetos Run de experimento que se adjuntarán a esta instancia de Tensorboard.
- local_root
- str
Un directorio local opcional en el que almacenar los registros de ejecución.
- use_display_name
- bool
Parámetro opcional para cargar los registros de tensorboard mediante el nombre para mostrar de la ejecución del experimento en lugar del identificador.
Comentarios
Cree una instancia de Tensorboard para consumir el historial de ejecución de experimentos de aprendizaje automático que generan registros de Tensorboard, incluidos los generados en TensorFlow, PyTorch y Chainer.
En estos escenarios, la instancia de Tensorboard supervisa el elemento runs
especificado y descarga los datos de registro en la ubicación local_root
en tiempo real después de iniciar la instancia con el método start. Para los procesos de larga duración, como el entrenamiento de red neuronal profunda que podría tardar días en completarse, la instancia de Tensorboard seguirá descargando registros y conservando los registros en varias instancias. No se supervisan las ejecuciones secundarias de elementos runs
especificados.
Si se crea una instancia de Tensorboard sin ninguna ejecución especificada (una lista vacía), la instancia funcionará con los registros de local_root
.
Inicie la instancia de Tensorboard con el método start. Detenga la instancia con el método stop cuando haya terminado con ella. Para más información sobre el uso de Tensorboard, consulte Visualización de las ejecuciones y las métricas de los experimentos con Tensorboard.
En el ejemplo siguiente se muestra cómo crear una instancia de Tensorboard para realizar un seguimiento del historial de ejecución desde un experimento de Tensorflow.
from azureml.tensorboard import Tensorboard
# The Tensorboard constructor takes an array of runs, so be sure and pass it in as a single-element array here
tb = Tensorboard([run])
# If successful, start() returns a string with the URI of the instance.
tb.start()
El ejemplo completo está disponible en https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/track-and-monitor-experiments/tensorboard/tensorboard/tensorboard.ipynb.
Métodos
start |
Inicie la instancia de Tensorboard y comience a procesar los registros. |
stop |
Detenga la instancia de Tensorboard. |
start
Inicie la instancia de Tensorboard y comience a procesar los registros.
start(start_browser=False)
Parámetros
- start_browser
- bool
Especifica si se debe abrir un explorador al iniciar la instancia.
Devoluciones
Dirección URL para acceder a la instancia de Tensorboard.
Tipo de valor devuelto
stop
Detenga la instancia de Tensorboard.
stop()
Devoluciones
None
Atributos
LOGS_ARTIFACT_PREFIX
LOGS_ARTIFACT_PREFIX = 'logs/'
Comentarios
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