Tensorboard 的使用笔记

本文介绍如何在服务器上训练模型后,在本地查看TensorBoard结果的跨服部署方法,以及解决locale.Error异常的具体步骤。通过设置环境变量LC_ALL为C,成功解决了在服务器上启动TensorBoard时出现的locale.Error问题。

参考的教程:

https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard

遇到的错误:

File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorboard/util.py", line 50, in setup_logging

    locale.setlocale(locale.LC_ALL, '')

  File "/usr/lib/python3.5/locale.py", line 594, in setlocale

    return _setlocale(category, locale)

locale.Error: unsupported locale setting

 

执行命令:

export LC_ALL=C

 

我是在服务器上训练的模型,然后在本地自己电脑上看tensorboard结果

 

在服务器上启动 tensorboard

tensorboard --logdir= mypath

 

在本地执行命令:

ssh -L 16006:127.0.0.1:6006 root@服务器IP地址

 

将本地的16006端口映射到服务器的6006端口

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/earendil/p/10375722.html

### 小土堆笔记 TensorBoard 使用教程 TensorBoard 是一个用于可视化 TensorFlow 和 PyTorch 等框架训练过程的工具,能够帮助用户更直观地了解模型的表现。以下是基于小土堆笔记中提到的内容和相关引用[^1],整理出的 TensorBoard 使用指南。 #### 1. 安装与环境配置 为了使用 TensorBoard,首先需要确保你的开发环境中已安装相关依赖项。如果使用的是 Anaconda 环境,可以通过以下命令安装 TensorBoard: ```bash conda install tensorboard ``` 在 Anaconda Prompt 中激活指定环境后,可以运行上述命令来安装 TensorBoard[^5]。 #### 2. 初始化 TensorBoard 在代码中初始化 TensorBoard 需要创建一个 SummaryWriter 对象,该对象会将日志写入指定目录。例如: ```python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter("logs") ``` 此代码片段会在当前项目根目录下创建名为 `logs` 的文件夹,用于存储 TensorBoard 日志数据[^1]。 #### 3. 记录标量数据 记录标量数据是 TensorBoard 的核心功能之一。通过 `add_scalar` 方法,可以记录模型训练过程中的损失值、准确率等指标。函数原型如下: ```python add_scalar(tag, scalar_value, global_step=None, walltime=None) ``` - `tag`: 数据的标识符,用于 TensorBoard 中的显示。 - `scalar_value`: 要记录的标量值。 - `global_step`: 全局步数,通常表示训练过程中的时间点。 - `walltime`: 数据点的实际时间戳,默认为 `time.time()`[^3]。 例如,在训练循环中记录每一步的损失值: ```python for i in range(100): writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), i) ``` #### 4. 启动 TensorBoard 完成日志记录后,可以在终端中启动 TensorBoard 来查看可视化结果。命令如下: ```bash tensorboard --logdir=logs ``` 这会启动一个本地服务器,通常可以通过浏览器访问 `http://localhost:6006` 查看 TensorBoard 可视化界面[^4]。 #### 5. 最大池化层的可视化 如果你的模型中包含最大池化层,并希望在 TensorBoard 中观察其行为,可以结合池化层的参数设置进行记录。例如,当设置 `ceil_mode=True` 时,最大池化层会使用向上取整的方式处理输出尺寸[^2]。这种设置可能会影响模型的性能,因此可以通过 TensorBoard 监控其效果。 --- ### 注意事项 - 确保日志目录路径正确无误,否则 TensorBoard 可能无法找到对应的日志文件。 - 在分布式训练场景下,建议为每个进程分配独立的日志目录以避免冲突。
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