利用MobaXterm远程服务器Tensorboard可视化显示

本文介绍了如何在拥有anaconda3、PyCharm和MobaXterm的环境下,通过PyCharm连接远程服务器的虚拟环境,并在MobaXterm中配置Tensorboard,使其在本地浏览器中实现数据可视化。详细步骤包括设置PyCharm的项目解释器,查看服务器的IP,运行tensorboard命令,并在本地浏览器中查看结果。
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1:环境要求:anaconda3+pycharm+MobaXter

2:本地(自己电脑)pycharm端的设置***

2.1想要得到以下代码的tensorboard。***

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2.2pycharm中项目解释器的设置:连接远程服务器上的虚拟环境**

在这里插入图片描述

3MobaXterm端的设置

3.1先查看一下自己需要的虚拟环境在这里插入图片描述在这里插入图片描述

3.2如何设置本地浏览器与服务器的连接通道?

准备工作:服务器数据传输的ip查看运行:ifconfig

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3.2.1创建连接:如下图所示

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3.2.2开启连接

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3.2.3在自己需要的虚拟环境中运行tensorboard命令:

tensorboard --logdir=tensorboard_add --host=127.0.0.1

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3.2.4连接成功

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注:3.1中第一个图中2步骤很重要:切换到tensorboard_add的上一级目录。!!!(目录具体情况如下图所示:)

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4本地浏览器中设置:

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

mobaxterm上安装tensorboard可以通过以下步骤来完成: 1. 首先,请确保已经安装了Python和Tensorflow。你可以使用Mobaxterm的命令行工具来安装它们。在Mobaxterm的命令栏输入以下命令来安装Tensorflow: ``` pip install tensorflow ``` 2. 安装Tensorboard依赖的包。在Mobaxterm的命令栏输入以下命令来安装Tensorboard: ``` pip install tensorboard ``` 3. 安装完成后,你可以使用以下命令来启动Tensorboard: ``` tensorboard --logdir=/path/to/log/directory ``` 其中,`/path/to/log/directory`是你想要可视化的日志文件所在的目录。你需要将其替换为你的实际路径。 4. 在浏览器中打开`http://localhost:6006`,你将能够在Tensorboard上看到可视化结果。 总结起来,在mobaxterm上安装tensorboard的步骤如下: 1. 安装Python和Tensorflow; 2. 安装Tensorboard; 3. 启动Tensorboard,并指定日志文件所在的目录; 4. 在浏览器中打开Tensorboard的URL。 希望对你有所帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [在本地远程使用服务器上的visdom](https://blog.youkuaiyun.com/zeronose/article/details/121517908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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