Tensorboard Класс

Представляет экземпляр TensorBoard для визуализации производительности и структуры эксперимента.

Инициализация Tensorboard.

Конструктор

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

Параметры

Имя Описание
runs
Обязательно
list

Пустой список или список одного или нескольких объектов эксперимента Run для подключения к этому экземпляру Tensorboard.
local_root
str

Необязательный локальный каталог для хранения журналов выполнения.

Default value: None
port
int

Порт для запуска этого экземпляра Tensorboard.

Default value: 6006
runs
Обязательно
list

Пустой список или список одного или нескольких объектов эксперимента Run для подключения к этому экземпляру Tensorboard.
local_root
Обязательно
str

Необязательный локальный каталог для хранения журналов выполнения.
port
Обязательно
int

Порт для запуска этого экземпляра Tensorboard.
use_display_name
bool

Необязательный параметр для загрузки журналов tensorboard с помощью отображаемого имени эксперимента вместо идентификатора.

Default value: False

Комментарии

Создайте экземпляр Tensorboard для использования журнала выполнения из экспериментов машинного обучения, которые выводили журналы Tensorboard, включая созданные в TensorFlow, PyTorch и Chainer. В этих сценариях экземпляр Tensorboard отслеживает runs указанные данные журнала и загружает данные local_root журнала в расположение в режиме реального времени после запуска экземпляра с методом start . Для длительных процессов, таких как обучение глубокой нейронной сети, которое может занять несколько дней, экземпляр Tensorboard будет продолжать загружать журналы и сохранять их в нескольких экземплярах. Дочерние запуски указанных runs не отслеживаются.

Если экземпляр Tensorboard создан без выполнения (пустой список), экземпляр будет работать с любыми журналами.local_root

Запустите экземпляр Tensorboard с start помощью метода. Остановите экземпляр с stop помощью метода после завершения работы с ним. Дополнительные сведения об использовании Tensorboard см. в разделе Визуализация запусков и метрик эксперимента с Tensorboard.

В следующем примере показано, как создать экземпляр Tensorboard для отслеживания журнала выполнения из эксперимента 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()

Полный пример доступен из https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/track-and-monitor-experiments/tensorboard/tensorboard/tensorboard.ipynb

Методы

start

Запустите экземпляр Tensorboard и начните обработку журналов.
stop

Остановите экземпляр Tensorboard.

start

Запустите экземпляр Tensorboard и начните обработку журналов.

start(start_browser=False)

Параметры

Имя Описание
start_browser
bool

Указывает, следует ли открывать браузер при запуске экземпляра.

Default value: False

Возвращаемое значение

Тип Описание
str

URL-адрес для доступа к экземпляру Tensorboard.

stop

Остановите экземпляр Tensorboard.

stop()

Возвращаемое значение

Тип Описание

Отсутствует

Атрибуты

LOGS_ARTIFACT_PREFIX 

LOGS_ARTIFACT_PREFIX = 'logs/'