如何在训练模型时自动运行TensorBoard？

Question

如何在训练模型时自动运行TensorBoard？

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我正在Windows上使用TensorFlow，我知道我可以手动运行TensorBoard：

打开Anaconda提示符
激活TensorFlow环境
在Anaconda提示符中输入TensorFlow日志目录的Log文件夹
输入' tensorboard -logdir=mylogdir '命令
打开Google Chrome然后输入http://localhost:6006/

我希望能自动地运行这5个步骤，希望在训练模型时TensorBoard也能一起运行，以便我可以监控训练过程。我可以在进入训练流程之前添加以下系统调用： os.system('C:/CodingSoftware/Anaconda3_py3.5/envs/tensorflow-gpu/python -m tensorflow.tensorboard --logdir='+tf_log_dir) 但是代码只会显示 "Starting TensorBoard b'47' at http://0.0.0.0:6006" 。

感谢下面的Ayushya。使用你的第一种方法，它不能并行运行。如果我先启动P1，那么在进入其余代码之前仍需要按CTRL+C。

log_dir='E:/PythonCode/BayesianLinearStrategy/LOG'
p1 = Process(target=startTensorboard(log_dir))
p1.start()
p2 = Process(target=RunTFCode)
p2.start()

- hadesmajesty

它不会显示，因为你只要求它启动服务器而没有打开Web浏览器访问Tensorboard服务器。你还需要打开Chrome并导航到localhost。你用手动步骤回答了自己的问题。 - JCooke

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Ayushya · Accepted Answer

我相信您正在尝试在训练过程中并行运行tensorboard。

您可以使用线程或多进程。这是一个修改后的示例，源自此处：

from multiprocessing import Process

def startTensorboard(tf_log_dir):
  os.system('C:/CodingSoftware/Anaconda3_py3.5/envs/tensorflow-gpu/python -m tensorflow.tensorboard --logdir='+tf_log_dir)

if __name__ == '__main__':
  log_dir='E:/PythonCode/BayesianLinearStrategy/LOG'
  p1 = Process(target=startTensorboard(log_dir)) 
  p2 = Process(target=RunTFCode) 
  p1.start()
  p2.start() 
  p1.join() 
  p2.join()
  ...rest of your code

或者

您可以创建一个bash脚本，执行您在问题中指定的步骤，并同时启动训练会话。您可以使用以下命令运行两个命令：

prog1 & prog2 && fg

这将会:

启动prog1。
将其发送到后台，但仍保持打印其输出。
启动prog2，并将其保持在前台，以便您可以使用ctrl-c关闭它。
当您关闭prog2时，您将返回到prog1的前台，因此您也可以使用ctrl-c关闭它。

编辑：通过添加p1.join()和p2.join()修改了Python代码。