如何在 AWS Sagemaker 中为张量流运行张量板？答案

【问题标题】：How to run tensorboard for tensorflow in AWS Sagemaker?如何在 AWS Sagemaker 中为张量流运行张量板？
【发布时间】：2021-04-19 11:46:37
【问题描述】：

我需要在 AWS Sagemaker 实例上可视化 TensorFlow 模型的实时损失和指标。在 Jupyter 笔记本中，我尝试运行

%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir <path>

但实际上什么也没发生。我怎样才能让它工作？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你需要使用conda_pytorch_36内核（这是我用的那个）并且tensorboard默认没有安装所以你需要运行

!pip install tensorboard

然后你会在运行时得到一个空白屏幕。

%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir "./runs"

您可以使用您的 URL 连接到 tensorboard，并将笔记本或实验室替换为 proxy/6006

https://YOUR_NOTEBOOK_INSTANCE_NAME.notebook.ap-northeast-1.sagemaker.aws/proxy/6006/

【讨论】：

它不起作用。该网址中提到的摘要目录的路径在哪里？
我正在使用的笔记本的 URL 是 rnn_recom.notebook.ap-south-1.sagemaker.aws/lab 那么我需要使用什么 URL 才能使张量板正常工作？我在哪里提到tf摘要目录的路径？
我将 %tensorboard 替换为 ! tensorboard 并按照您提到的其余步骤进行操作，它对我有用

【解决方案2】：

如果尚未安装，请安装 tensorboard

!pip install tensorboard

然后运行以下两条命令-

%load_ext tensorboard

和

%tensorboard --logdir <PATH TO TF SUMMARY DIRECTORY>

然后运行

https://YOUR_NOTEBOOK_INSTANCE_NAME.notebook.ap-northeast-1.sagemaker.aws/proxy/6009/

它对我有用:)

【讨论】：