Tensorboard Classe

Rappresenta un'istanza di TensorBoard per visualizzare le prestazioni e la struttura dell'esperimento.

Inizializzare tensorboard.

Ereditarietà

builtins.object

Tensorboard

Costruttore

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

Parametri

Nome	Descrizione
runs Necessario	list Elenco vuoto o elenco di uno o più oggetti esperimento Run da collegare a questa istanza di Tensorboard.
local_root	str Directory locale facoltativa in cui archiviare i log di esecuzione. Valore predefinito: None
port	int Porta in cui eseguire questa istanza di Tensorboard. Valore predefinito: 6006
runs Necessario	list Elenco vuoto o elenco di uno o più oggetti esperimento Run da collegare a questa istanza di Tensorboard.
local_root Necessario	str Directory locale facoltativa in cui archiviare i log di esecuzione.
port Necessario	int Porta in cui eseguire questa istanza di Tensorboard.
use_display_name	bool Parametro facoltativo per caricare i log tensorboard usando il nome visualizzato dell'esecuzione dell'esperimento anziché l'ID. Valore predefinito: False

Commenti

Creare un'istanza di Tensorboard per utilizzare la cronologia di esecuzione da esperimenti di Machine Learning che generano log tensorboard, inclusi quelli generati in TensorFlow, PyTorch e Chainer. In questi scenari, l'istanza di Tensorboard monitora i runs dati di log specificati e scarica i dati local_root di log nella posizione in tempo reale dopo l'avvio dell'istanza con il start metodo . Per i processi a esecuzione prolungata, ad esempio il training della rete neurale profonda che potrebbe richiedere giorni, l'istanza di Tensorboard continuerà a scaricare i log e renderli persistenti in più istanze. Le esecuzioni figlio di specificate runs non vengono monitorate.

Se viene creata un'istanza di Tensorboard senza esecuzioni specificate (un elenco vuoto), l'istanza funzionerà su tutti i log in local_root.

Avviare l'istanza di Tensorboard con il start metodo . Arrestare l'istanza con il stop metodo al termine dell'operazione. Per altre informazioni sull'uso di Tensorboard, vedere Visualizzare le esecuzioni e le metriche dell'esperimento con Tensorboard.

Nell'esempio seguente viene illustrato come creare un'istanza di Tensorboard per tenere traccia della cronologia di esecuzione da un esperimento 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()

L'esempio completo è disponibile da https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/track-and-monitor-experiments/tensorboard/tensorboard/tensorboard.ipynb

Metodi

start	Avviare l'istanza di Tensorboard e iniziare l'elaborazione dei log.
stop	Arrestare l'istanza di Tensorboard.

start

Avviare l'istanza di Tensorboard e iniziare l'elaborazione dei log.

start(start_browser=False)

Parametri

Nome	Descrizione
start_browser	bool Specifica se aprire un browser all'avvio dell'istanza. Valore predefinito: False

Restituisce

Tipo	Descrizione
str	URL per l'accesso all'istanza di Tensorboard.

stop

Arrestare l'istanza di Tensorboard.

stop()

Restituisce

Tipo	Descrizione
	Nessuno

Attributi

LOGS_ARTIFACT_PREFIX

LOGS_ARTIFACT_PREFIX = 'logs/'