在本地电脑可视化服务器上tensorboard的内容

最新推荐文章于 2024-05-27 15:03:27 发布
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分类专栏： Ubuntu的自我修炼 文章标签： ubuntu 深度学习 linux
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本地电脑：ubuntu18.04
服务器：ubuntu18.04

tensorboard在本地用起来很方便，然而在服务器训练完模型之后，想通过tensorboard查看训练过程就需要再设置一下啦。

当我们在服务器上使用tensorboard可视化训练过程时，会出现如下网址提示：
在这里插入图片描述
如果在本地的话，直接点击这个链接就可以打开看到训练过程，但是在服务器上，还是需要加上服务器的IP地址，结合端口号（如上图是6007），得到最后tensorboard在本地运行的网址：http://172.16.11.122:6007/，其中172.16.11.122是我服务器的IP地址，6007是端口号（根据tensorboard的提示，进行修改）

输入上述网址之后，可以在网页上打开如下界面：
在这里插入图片描述

使用PyTorch在本地打开远程服务器上的TensorBoard
KsClang的博客
09-22 356
在每个训练迭代中，我们将损失写入TensorBoard，并在训练结束后将模型的图形写入TensorBoard。在PyTorch中，我们可以通过使用TensorBoardX库将PyTorch的训练指标和图形可视化到TensorBoard中。通过在远程服务器上安装TensorBoardX和TensorBoard，并在本地打开TensorBoard，我们可以方便地监视和分析深度学习模型的训练过程。运行上述命令后，TensorBoard将会在本地打开，并加载远程服务器上的训练日志文件。是远程服务器的IP地址，
利用Tensorboard进行可视化
空字符
06-28 979
真是出来混迟早是要还的，之前一直拒绝学习Tensorboard，因为实在是有替代方案，直到发现到了不得不用的地步。下面主要介绍一下怎么使用Tensorboard来可视化参数，损失以及准确率等变量。 1.可视化计算图 下面是一个单层网络的手写体分类示例： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import i...
06：Tensorflow的可视化工具Tensorboard的初步使用
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本地可视化服务器的tensorboard
yanglong6666的博客
05-03 3031
首先在服务器安装tensorboard,直接使用pip安装即可。 pip install tensorboard 在代码中的具体使用如下： 导入tensorboard from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter 在代码中加入 log_dir = os.path.join('loss', 'train_G_loss') train_writer = SummaryWriter(log_dir=log_dir) log_dir = os.p
远程服务器后Tensorboard的本地可视化
weixin_38740463的博客
05-06 1298
解决问题： 由于tensorflow程序在远程服务器运行，而tensorboard启动后访问地址为：0.0.0.0:6006，导致无法在本机用浏览器访问。 1.利用Xshell隧道 首先 隧道 在Xshell > 文件 > 属性 > 连接 > SSH > 隧道 点添加 ， 之后 源主机和目标主机 都是 localhost不变，不要自作聪明去给改成本机IP...
如何在本地可视化服务器上的tensorboard
weixin_44229976的博客
03-04 281
1.在Xshell中进行设置，选择文件->打开（会话） 2.选择属性 3.连接->SSH->隧道，点击添加 4.进入后设置如下 # 在服务器端输入 “####”代表存放events.out.tfevents文件的文件路径： tensorboard --logdir #### --port 6006 # 最后在本机浏览器中输入: http://localhost:6006 ...
TensorBoard本地使用
qin356a的博客
09-04 1534
第一步：定位到事先训练后log文件保存的位置： 第二步：cd 到log文件的上一级目录 第三部：在CMD命令行输入： tensorboard --logdir=201794 最后在谷歌浏览器打开 就可以看啦
Windows如何在本地可视化远程服务器上的tensorboard
clpzn_的博客
05-27 588
这一步本质上就是为了给我们PC的浏览器提供一个访问地址，通过这个地址我们就可以直接访问到服务器上运行 tensorboard 的地址，于是我们打开浏览器就可以看到 tensorboard 的内容了。这种地址上的关联是通过 ssh 本地端口转发实现的，它就是一个简单的信息转发方式，它能够将服务器端 localhost 上的内容不断地转发到 PC 端的浏览器上，从而实现可视化。这种一大长串的，一般在训练一个模型前都会指定好的，找到这个文件夹，我们假设它在。我们的目的是，在 PC 上的浏览器直接输入。
（4）本地浏览器怎么显示服务器中Tensorboard的内容
weixin_43981621的博客
08-08 4267
腾讯云服务器使用笔记（4）–本地浏览器显示服务器中Tensorboard的内容     本博文简介怎么用本地浏览器显示云服务器中Tensorboard的内容。 目录腾讯云服务器使用笔记（4）--本地浏览器显示服务器中Tensorboard的内容1.Tensorboard的基本使用1.1Tensorboard基本功能1.2Tensorboard应用举例--一次函数1.3Tensorboard应用举例--图片展示2.浏览器显示Tensorboard的内容2.1 操作步骤2.2 效果展示--一次函数2.3 效果展
Xshell远程服务器tensorboard/visdom的本地可视化方法【亲测一步有效】
qq_44722174的博客
04-19 3765
解决方案如下： 利用Xshell隧道（详情见相关链接） 相关链接地址 在本地端浏览器输入主机IP后，加上：端口号 具体操作步骤如下： Xshell连接相关GPU计算节点（用来运行visdom端口） 激活对应的python环境输入命令，其中的端口号可以自行指定，也可以使用默认端口号： visdom： python -m visdom.server -p 8099（端口号） python -m visdom.server（默认端口号） tensorboard： tensorboa
windows远程查看tensorboard可视化图形
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Xshell远程服务器后Tensorboard的本地可视化方法利用Xshell隧道 利用Xshell隧道 首先 隧道 在Xshell > 文件 > 属性 > 连接 > SSH > 隧道 点添加 ， 之后 源主机和目标主机 都是 localhost不变，不要自作聪明去给改成本机IP和服务器地址了。 然后就是一个小技巧了，网上的方法多用本机的16006端口。但其实完全没有必要这样做。 直接将侦听端口 和 目标端口 都设置成6006（tensorboard的访问地址） 即可。 在服
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08-05 5148
使用tensorboard对深度学习模型以及训练过程进行可视化
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南瓜派三蔬
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Note ： 该方法可以查看服务器上的tensorboard或者fateborad。 在本地命令行运行： ssh -L 16006:127.0.0.1:6006 user@host -N -v -v 127.0.0.1是本地地址，user是服务器用户，host是服务器地址； 意思是将服务器的6006端口内容 转发到本地的16006 然后在本地打开： http://localhost:16006 或者http://127.0.0.1:16006即可。 这样就可以在服务器上查看某个url的输出结果了。 ..
服务器的tensorboard在本地浏览器打开
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06-22 799
服务器的tensorboard在本地浏览器打开 基本是转载的博客中的内容https://www.cnblogs.com/zhuchengchao/p/11620773.html，区别是在输入命令的时候多加一个host指定。 tensorboard --logdir=./training/model --host=127.0.0.1 --port=6006 在本地浏览器输入127.0.0.1:6006就可以了。 ...
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06-17 7788
LINUX系统下打开tensorboard可视化pytorch结果 1、确定程序已经生成了如下图这样的文件 2、进入终端，安装tensorflow、tensorboard、tensorboardX(我也不懂，我就是把应该装的都装了，有的博主好像说安装了tensorflow，tensorboard就自动有了，我也没验证) 安装就用pip install + 名字 3、激活tensorflow，没激活之前总是打不开，按照下面的步骤激活tensorflow （1）看好自己的python版本 （2）配置好对应的
在本地电脑显示远地服务器tensorboard可视化
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在本地电脑显示远程服务器tensorboard可视化 ssh 连接远程服务器 ssh -L 16006:127.0.0.1:6006 yuanyuan@172.26.1.131 //16006本地服务器端口，可随意 在服务器终端中打开tensorboard tensorboard --logdir=runs/onmt --host=127.0.0.1 本地浏览器 http://127.0.0.1:16006/ ...
本地查看服务器tensorboard
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08-31 2021
ssh -L 16006:127.0.0.1:6006 root@192.168.1.xx -p **** export LC_ALL=C tensorboard --logdir=xxx --port=6006 最后在本地访问http://127.0.0.1:16006/    
算力云云服务器tensorboard使用
最新发布
12-28
### 如何在算力云云服务器上配置和使用TensorFlow #### 配置环境 为了能够在算力云云服务器上运行TensorBoard，首先需要确保环境中已经安装了TensorFlow以及TensorBoard。可以通过pip命令来安装这些软件包： ```bash pip install tensorflow tensorboard ``` 这一步骤通常是在创建好虚拟环境后执行的[^3]。 #### 启动TensorBoard服务 启动TensorBoard之前，应该先确认有可用的日志目录存在。假设日志存储于`/path/to/logs`路径下，则可通过如下命令开启TensorBoard服务： ```bash tensorboard --logdir=/path/to/logs --host=0.0.0.0 --port=6006 & ``` 上述命令中的参数解释如下： - `--logdir`: 指定TensorBoard读取摘要数据的位置； - `--host`: 设置监听地址为所有网络接口； - `--port`: 设定端口号，默认情况下是6006； - `&`: 将进程放到后台运行； 此操作应在通过MobaXterm连接到远程服务器后的终端内完成。 #### 访问TensorBoard Web界面 由于TensorBoard默认只允许本地访问，因此当其部署在云端时，需采取额外措施使外部能够浏览Web页面。一种方法是利用SSH隧道转发技术，在本地计算机与远端服务器之间建立安全通道。具体做法如下： 1. 打开本地电脑上的命令提示符或PowerShell窗口； 2. 输入并执行下面这条命令以设置端口映射（这里假定目标机器开放的是6006端口）: ```powershell ssh -L 6006:localhost:6006 username@your_server_ip_address ``` 其中`username`代表你在服务器上的用户名，而`your_server_ip_address`则是实际IP地址。 成功建立了SSH隧道之后，只需打开浏览器并将URL栏设为http://localhost:6006就能查看由TensorBoard提供的可视化工具了。 #### 关闭资源 一旦完成了工作，记得及时关闭不必要的程序和服务，包括停止TensorBoard实例、断开端口转发链接等动作，以此减少费用支出并保障账户安全[^2]。
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