AutoDL-Tensorboard

原创 已于 2023-11-02 17:20:17 修改 · 2.3k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#ssh

于 2023-11-02 17:12:16 首次发布
本文介绍了如何使用AutoDLSSH隧道工具下载并配置，以便在训练过程中通过Tensorboard可视化实例的训练数据。步骤包括下载工具、运行工具、修改config以添加Tensorboard支持，并在实例中使用tensorboard命令监控logdir中的事件数据。
部署运行你感兴趣的模型镜像

文章目录

前言

使用tensorboard可视化训练过程

1、下载AutoDL SSH隧道工具

启动实例（开机/无卡开机）；点击
在这里插入图片描述
弹出如下提示框；点击，然后下载
在这里插入图片描述

2、运行AutoDL SSH隧道工具

解压后，双击运行
在这里插入图片描述
输入登录指令和密码；端口号：6006；“开始代理”

在这里插入图片描述

3、修改config

vis_backends = [
    dict(type='LocalVisBackend'), 
    dict(type='TensorboardVisBackend'),   # mmengine提供了tensorboard功能，只需要加上这个配置项即可
]

4、tensorboard

在实例中新建终端并执行

tensorboard --port 6006 --logdir work_dirs/actionclip/20231102_012023/vis_data
### logdir指定为events文件所在目录

得到如下输出：

在这里插入图片描述
打开 http://localhost:6006/ 即可

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.9

TensorFlow-v2.9

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

竹月影
关注
AutoDL ollama API服务部署
weixin_44772948的博客
03-15 616
127.0.0.1:11434就是远端AutoDL平台ollama API对应接口服务，注意不是本地的，然后后面root@connect.westc.gpuhub.com -p xxxx就是ssh连接参数，xxxx是平台分配的端口，每个服务器不一样，需要自己去平台上看。autoDL平台的服务器经测试是没有没有公网ip，是通过NAT进行内网穿透映射给用户的，据测试所部署的服务器应该是在docker里面，那么问题来了，如果我想把服务器内部开放的AI大模型服务器开放出去，怎么办？第二种：ssh端口复用。
AutoDL使用tensorboard
qq_46684028的博客
10-03 4095
AutoDL中使用tensorboard的详细过程
在autodl 中使用tensorboard功能
weixin_44563655的博客
03-16 2831
在autodl中快速打开tensorboard
如何在autoDL上使用TensorBoard？
qq_34425255的博客
06-06 692
AutoDL帮助文档
Pytorch使用TensorBoard(使用AutoDL快速入门）（mac系统）
Chyt24的博客
01-31 3661
注意：默认情况下需将tensorboard产生的event文件保存到/root/tf-logs/路径，可以将生成的log文件拷贝至该文件夹，也可以在上文指定生成log文件路径时设置为默认路径。本文使用切换目录，指定logs目录为生成的文件夹。log_dir是log文件存放的位置，运行后会在当前目录下新建一个logs文件夹，下有train文件夹，文件夹内生成了一个文件（此时该文件为空）例如，上方创建的日志文件在logs/train/文件夹下，若更改目录到logs下，启动TensorBoard，提示访问异常。
【Auto-dl ssh隧道，TensorBoard】
weixin_52881828的博客
05-20 1015
本文介绍了如何通过Auto-dl SSH隧道使用TensorBoard的步骤。首先，用户需要点击自定义服务并下载Autodl-ssh-tools。接着，运行该工具并填入SSH指令和密码，启动代理。然后，在Auto-dl终端中找到.tevent文件所在的目录路径，并输入TensorBoard启动命令。最后，通过访问http://127.0.0.1:6006/即可成功使用TensorBoard。整个过程简单明了，适合需要远程监控深度学习训练过程的用户。
tensorboard --logdir "/root/autodl-fs/20250327_143537_lr_4e-04_b_32/events.out.tfevents.1743057338.autodl-container-465c4d9848-676e1811.64536.0" --bind_all TensorFlow installation not found - running with reduced feature set. [2025-03-27T08:55:31Z ERROR rustboard_core::disk_logdir] Log directory /root/autodl-fs/20250327_143537_lr_4e-04_b_32/events.out.tfevents.1743057338.autodl-container-465c4d9848-676e1811.64536.0 is not a prefix of run directory /root/autodl-fs/20250327_143537_lr_4e-04_b_32 NOTE: Using experimental fast data loading logic. To disable, pass "--load_fast=false" and report issues on GitHub. More details: https://github.com/tensorflow/tensorboard/issues/4784 TensorBoard 2.14.0 at http://autodl-container-465c4d9848-676e1811:6006/ (Press CTRL+C to quit) [2025-03-27T08:55:36Z ERROR rustboard_core::disk_logdir] Log directory /root/autodl-fs/20250327_143537_lr_4e-04_b_32/events.out.tfevents.1743057338.autodl-container-465c4d9848-676e1811.64536.0 is not a prefix of run directory /root/autodl-fs/20250327_143537_lr_4e-04_b_32 [2025-03-27T08:55:41Z ERROR rustboard_core::disk_logdir] Log directory /root/autodl-fs/20250327_143537_lr_4e-04_b_32/events.out.tfevents.1743057338.autodl-container-465c4d9848-676e1811.64536.0 is not a prefix of run directory /root/autodl-fs/20250327_143537_lr_4e-04_b_32 [2025-03-27T08:55:46Z ERROR rustboard_core::disk_logdir] Log directory /root/autodl-fs/20250327_143537_lr_4e-04_b_32/events.out.tfevents.1743057338.autodl-container-465c4d9848-676e1811.64536.0 is not a prefix of run directory /root/autodl-fs/20250327_143537_lr_4e-04_b_32 ^C(resa) root@autodl-container-465c4d9848-676e1811:~/autodl-tmp/Ultra-Fast-Lane-Detection-master# 如何解决
03-28
用户执行的命令是`tensorboard --logdir "/root/autodl-fs/20250327_143537_lr_4e-04_b_32/events.out.tfevents.1743057338.autodl-container-465c4d9848-676e1811.64536.0" --bind_all`，但出现了错误信息，提示...
autodl-ssh-tools进行tensorboard的可视化
12-28
### 使用 `autodl-ssh-tools` 实现 TensorBoard 可视化 为了通过 `autodl-ssh-tools` 工具实现 TensorBoard 的可视化，需遵循一系列配置步骤来确保本地机器能够访问远程服务器上运行的 TensorBoard。 #### 配置 ...
AutoDL实时查看tensorboard曲线情况（结合官方文档使用）
热门推荐
孟孟单单的博客
10-27 2万+
AutoDL实时查看tensorboard曲线情况（结合官方文档使用）
root@autodl-container-ea584aab82-c39c8182:~/autodl-tmp/code/chpt# tensorboard --port 6007 --logdir /root/autodl-tmp/code/runs TensorFlow installation not found - running with reduced feature set. NOTE: Using experimental fast data loading logic. To disable, pass "--load_fast=false" and report issues on GitHub. More details: https://github.com/tensorflow/tensorboard/issues/4784 E0819 14:31:05.776582 139808239699776 program.py:300] TensorBoard could not bind to port 6007, it was already in use ERROR: TensorBoard could not bind to port 6007, it was already in use root@autodl-container-ea584aab82-c39c8182:~/autodl-tmp/code/chpt#
最新发布
08-20
TensorBoard 是 TensorFlow 提供的一个可视化工具，用于监控和分析训练过程中的各项指标。当尝试运行 TensorBoard 时，如果出现 `port 6007 already in use` 错误，这表明端口 6007 已经被其他进程占用。可以通过...
AutoDL tensorboard实现可视化
llf000000的博客
11-25 1501
注意：默认情况下需将tensorboard产生的event文件保存到/root/tf-logs/路径，可以将生成的log文件拷贝至该文件夹，也可以在上文指定生成log文件路径时设置为默认路径。除此之外还能切换目录。我的云服务器下event保存在这里，程序跑起来之后点开这个文件夹就能看见events。tensorboard --port 6007 --logdir 【/指定目录】启动终端，停止当前tensorboard进程，手动修改目录。注意这里的目录就是当前tensorboard访问的目录。
AtuoDL----Tensorboard可视化使用
混吃等死，偶尔搞点好玩的
08-09 3207
学习记录
【OpenGait 开启 AutoDL 云服务器的 TensorBoard 可视化】
记录学习
12-12 2109
这篇文章主要记录OpenGait开启 AutoDL 云服务器的TensorBoard 可视化的步骤和遇到的问题以及解决方式。
Tensorboard
zhangyan的博客
06-08 837
tensorbord图
云服务器Autodl平台如何解决tensorboard链接无法打开的问题
qq_45073592的博客
12-29 1191
使用方案1即可快速解决，前提安装Xshell且Xshell与Autodl平台已成功连接。
AutoDL上进行tensorboard可视化
m0_61178500的博客
11-15 774
3.在实例中执行：tensorboard --port 6006 --logdir work_dirs。2.在实例中执行：export https_proxy=http://127.0.0.1:1080。输入ssh指令、ssh密码、代理到本地端口、代理到远程端口。://localhost:6006/ 即可。1.下载SSH隧道工具。
Autodl可视化界面实现步骤
qq_53386557的博客
06-09 1354
第二次的密码别输入，直接选择 n，然后回车。运行如下命令，在6006端口启动VNC服务端（这一步可能涉及vnc密码配置（注意不是实例的账户密码，自己随便设置一个简单好记的密码）。下述第一行是autodl提供的指令，但是现在要使用VNC，因此要将整理为第二行的形式。然后需要保持这个autodl提供的ssh工具是开启状态，关闭后会杀掉进程，导致VNC Viewer登陆失败。然后重启服务器后利用autodl提供的ssh工具先建立连接（和上面的步骤一样）。可能不会直接出现可视化的界面，而是黑屏。
关于如何实现autodl服务器的可视化桌面
qq_48785109的博客
07-20 5430
目录目录安装VNC在AutoDL主机中安装桌面参考连接VNC远程桌面配置教程https://blog.youkuaiyun.com/AngelFK1990/article/details/130649525?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EYuanLiJiHua%7EPosition-2-130649525-blog-78090079.235%5Ev38%5Epc_relev
手写数字识别（利用TensorBoard监视训练过程）
weixin_48138859的博客
07-24 233
①导入TensorBoard类②定义日志文件的保存路径③实例化TensorBoard对象，指定日志保存路径④模型编译后，将TensorBoard对象作为回调函数传入⑤启动TensorBoard,指明日志目录⑥在浏览器中打开TensorBoard的网址，既可以看到训练过程中指标的变化过程。
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值