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标题: Kaggle上使用Tensorboard [打印本页]

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作者: 嚴華    时间: 2023-4-21 22:20
标题: Kaggle上使用Tensorboard
Kaggle上使用Tensorboard


1. 前言

• 想在Kaggle上使用Tensorboard，找了一圈。
  
• 参考了Kaggle上的一个Code：Tensorboard on Kaggle
  
• 但发现有些变化，Code中用到的内网穿透工具Ngrok需要加一个Token，所以需要注册一个Ngrok账号，免费获取一个通道的Token。
  

2. Kaggle上使用Tensorboard


2.1. 方法一

• 其实直接把在Kaggle上跑出来的Tensorboard日志文件下载到本地，在本地启动Tensorboard即可查看。
  
• 当然，这里主要讲在线的方法。
  

2.2. 方法二

• 在线使用Tensorboard
  

2.2.1. 获取一个Ngrok的免费通道

• 访问Ngrok，注册一个账号并登录
  
• 登录后界面如下，复制并保存你的Token
  
  

2.2.2. 调试运行代码

• 主要参考Kaggle上的一个Code：Tensorboard on Kaggle
  
• 建议分段运行，以避免中间出错，全部重新运行一次
  
• 以下代码在Kaggle的Notebook中运行
  

(1) 环境准备

1. import tensorflow as tf # This is how we import tf

复制代码

1. # Clear any logs from previous runs
2. # 清除以前运行的所有日志
3. !rm -rf ./logs/
4. !mkdir ./logs/

复制代码

(2) 启动Tensorboard

1. # Download Ngrok to tunnel the tensorboard port to an external port
2. # 下载 Ngrok 以将 tensorboard 端口隧道传输到外部端口
3. !wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip
4. !unzip ngrok-stable-linux-amd64.zip

复制代码

1. # 添加自己在 Ngrok 上获取的专属Token
2. !./ngrok authtoken 粘贴你的专属Token

复制代码

• 注意这一步需要添加自己在 Ngrok 上获取的专属Token
  

1. # Run tensorboard as well as Ngrok (for tunneling as non-blocking processes)
2. # 运行 tensorboard 和 Ngrok（用于作为非阻塞进程的隧道）
3. import os
4. import multiprocessing
6. pool = multiprocessing.Pool(processes = 10)
7. # --logdir ./logs/ 是 TensorBoard 的日志文件（log）路径
8. # 你可以修改为你训练时的log保存路径(可以用绝对/相对路径)，但相关的代码路径也要记得修改
9. results_of_processes = [pool.apply_async(os.system, args=(cmd, ), callback = None )
10.                         for cmd in [
11.                         f"tensorboard --logdir ./logs/ --host 0.0.0.0 --port 6006 &",
12.                         "./ngrok http 6006 &"
13.                         ]]

复制代码

• 获取访问 Tensorload 的URL，访问生成的URL即可看到 Tensorload 界面
  
• 但还没有产生日志文件，所以现在还看不到有图形
  

1. ! curl -s http://localhost:4040/api/tunnels | python3 -c \
2.     "import sys, json; print(json.load(sys.stdin)['tunnels'][0]['public_url'])"

复制代码

(3) 创建和训练模型

1. (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
2. x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
4. def create_model():
5.   return tf.keras.models.Sequential([
6.     tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
7.     tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
8.     tf.keras.layers.Dropout(0.2),
9.     tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
10.   ])

复制代码

1. import datetime
2. model = create_model()
3. model.compile(optimizer='adam',
4.               loss='sparse_categorical_crossentropy',
5.               metrics=['accuracy'])
7. log_dir = "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
8. tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)
10. model.fit(x=x_train,
11.           y=y_train,
12.           epochs=10,
13.           validation_data=(x_test, y_test),
14.           callbacks=[tensorboard_callback])

复制代码

• 产生日志文件后，就可以在打开的 Tensorboard 界面点击刷新，看到实时训练趋势了
  
  

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到底了
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