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Tensorboard 类

  • 参考

表示用于可视化试验性能和结构的 TensorBoard 实例。

继承
builtins.object
Tensorboard

构造函数

Tensorboard(runs, local_root=None, port=6006, use_display_name=False)

参数

runs
list
必需

一个空列表或一个或多个要附加到此 Tensorboard 实例的试验 Run 对象的列表。

local_root
str
默认值: None

用于存储运行日志的可选本地目录。

port
int
默认值: 6006

要在其上运行此 Tensorboard 实例的端口。

use_display_name
默认值: False

注解

创建一个 Tensorboard 实例以使用机器学习试验的运行历史记录，这些试验输出 Tensorboard 日志，包括在 TensorFlow、PyTorch 和 Chainer 中生成的日志。 在这些情况下，在通过 runs 方法启动实例后，Tensorboard 实例将监视指定的 local_root 并将日志数据下载到该 start 位置。 对于长时间运行的过程，例如可能需要数天才能完成的深度神经网络训练，Tensorboard 实例将继续下载日志并将它们保存在多个实例中。 指定 runs 的子运行不受监视。

如果创建的 Tensorboard 实例未指定运行（空列表），则该实例将针对 local_root 中的任何日志工作。

用 start 方法启动 Tensorboard 实例。 完成后使用 stop 方法停止实例。 有关使用 Tensorboard 的详细信息，请参阅使用 Tensorboard 可视化试验运行和指标。

以下示例演示如何创建一个 Tensorboard 实例来跟踪来自 Tensorflow 试验的运行历史记录。


   from azureml.tensorboard import Tensorboard

   # The Tensorboard constructor takes an array of runs, so be sure and pass it in as a single-element array here
   tb = Tensorboard([run])

   # If successful, start() returns a string with the URI of the instance.
   tb.start()

https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/track-and-monitor-experiments/tensorboard/tensorboard/tensorboard.ipynb 中提供了完整示例

方法

start

启动 Tensorboard 实例，然后开始处理日志。
stop

停止 Tensorboard 实例。

start

启动 Tensorboard 实例，然后开始处理日志。

start(start_browser=False)

参数

start_browser
bool
默认值: False

指定是否在启动实例时打开浏览器。

返回

用于访问 Tensorboard 实例的 URL。

返回类型

str

stop

停止 Tensorboard 实例。

stop()

返回

无

属性

LOGS_ARTIFACT_PREFIX 

LOGS_ARTIFACT_PREFIX = 'logs/'