Tensorboard Clase

Representa una instancia de TensorBoard para visualizar el rendimiento y la estructura del experimento.

Inicialice tensorboard.

Herencia

builtins.object

Tensorboard

Constructor

Tensorboard(runs, local_root=None, port=6006, use_display_name=False)

Parámetros

Nombre	Description
runs Requerido	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. valor predeterminado: None
port	int Puerto en el que se va a ejecutar esta instancia de Tensorboard. valor predeterminado: 6006
runs Requerido	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 Requerido	str Un directorio local opcional en el que almacenar los registros de ejecución.
port Requerido	int Puerto en el que se va a ejecutar esta instancia de Tensorboard.
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. valor predeterminado: False

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

Nombre	Description
start_browser	bool Especifica si se debe abrir un explorador al iniciar la instancia. valor predeterminado: False

Devoluciones

Tipo	Description
str	Dirección URL para acceder a la instancia de Tensorboard.

stop

Detenga la instancia de Tensorboard.

stop()

Devoluciones

Tipo	Description
	None

Atributos

LOGS_ARTIFACT_PREFIX

LOGS_ARTIFACT_PREFIX = 'logs/'