在Google Colab训练TensorFlow模型时,有没有办法使用TensorBoard?
在Google Colab训练TensorFlow模型时,有没有办法使用TensorBoard?
目前我发现的最简单和最容易的方法是:
使用wget获取setup_google_colab.py文件
!wget https://raw.githubusercontent.com/hse-aml/intro-to- dl/master/setup_google_colab.py -O setup_google_colab.py
import setup_google_colab
要在后台运行tensorboard,请暴露端口并单击链接。
我假设您已经在摘要中添加了适当的价值,并合并了所有摘要。
import os
os.system("tensorboard --logdir=./logs --host 0.0.0.0 --port 6006 &")
setup_google_colab.expose_port_on_colab(6006)
运行以上语句后,你会看到一个链接提示:
Open https://a1b2c34d5.ngrok.io to access your 6006 port
https://github.com/MUmarAmanat/MLWithTensorflow/blob/master/colab_tensorboard.ipynb
AttributeError: module 'setup_google_colab' has no attribute 'expose_port_on_colab'
的错误。 - Biranchi你可以试试这个,对我来说很有效
%load_ext tensorboard
import datetime
logdir = os.path.join("logs", datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S"))
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(logdir, histogram_freq=1)
model.fit(x=x_train,
y=y_train,
epochs=5,
validation_data=(x_test, y_test),
callbacks=[tensorboard_callback])
%tensorboard --logdir your_path
- Hissaan Ali