AutoDL-Tensorboard

原创 已于 2023-11-02 17:20:17 修改 · 2k 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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

竹月影
关注
关于如何实现autodl服务器的可视化桌面
qq_48785109的博客
07-20 5044
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
Autodl可视化界面实现步骤
最新发布
qq_53386557的博客
06-09 930
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。
在autodl 中使用tensorboard功能
weixin_44563655的博客
03-16 2578
在autodl中快速打开tensorboard
AutoDL使用tensorboard
qq_46684028的博客
10-03 3654
AutoDL中使用tensorboard的详细过程
如何在autoDL上使用TensorBoard？
qq_34425255的博客
06-06 635
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 3551
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。
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的tensorboard
01-24
为了在 AutoDL 中顺利运行 TensorBoard，建议先通过 Miniconda 创建独立的 Python 环境来管理和隔离依赖项。这有助于避免不同项目之间的版本冲突。 ```bash conda create -n my_tensorflow_env python=3.8 conda ...
autodl使用tensorboard
12-27
### 如何在 AutoDL 环境中配置和使用 TensorBoard #### 结束默认启动的 TensorBoard 进程 为了确保新的 TensorBoard 实例能够正常运行，在启动之前应当终止任何正在运行的旧实例。这可以通过以下命令完成： ```...
autodl看tensorboard
03-20
### 如何在 AutoDL 环境中启动和查看 TensorBoard 要在 AutoDL 环境中成功启动并查看 TensorBoard 的运行情况，可以通过以下方式实现： #### 启动 TensorBoard 进程 为了确保 TensorBoard 正常工作，首先需要清理...
AutoDL tensorboard实现可视化
llf000000的博客
11-25 976
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，研究生在读，毕业无望，偶尔搞点好玩的
08-09 2889
学习记录
【OpenGait 开启 AutoDL 云服务器的 TensorBoard 可视化】
记录学习
12-12 1960
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
06-08 797
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 1100
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。
【Auto-dl ssh隧道，TensorBoard】
weixin_52881828的博客
05-20 543
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。
AutoDL上进行tensorboard可视化
m0_61178500的博客
11-15 647
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。
评论 2
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