Google Colab 上的 Tensorflow Tensorboard (Ngrok)

Question

我正在尝试在 Google Colab 上制作自定义对象检测模型。我在启动 Tensorboard 时遇到问题。就在开始培训之前，我为 Ngrok 运行了以下命令。

!wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip
!unzip ngrok-stable-linux-amd64.zip

LOG_DIR = '/tmp/log'
get_ipython().system_raw(
    'tensorboard --logdir {} --host 0.0.0.0 --port 6006 &'
    .format(LOG_DIR)
)

get_ipython().system_raw('./ngrok http 6006 &')

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

并得到带有this 之类的 URL 的输出。

然后我开始训练，然后我去了 URL。但是那里没有找到数据。谁能告诉我哪里出错了？

还有一个问题...我发现要停止我需要使用Ctrl+C 的培训。但是如何在 Colab Notebook 上发送Ctrl+C？

提前致谢。

问候。

Answer 1

在 Colab 中使用 Ngrok 获得通往 TensorBoard 实例的隧道 是一种相当普遍的做法，但不再需要：TensorBoard 内置对笔记本环境的支持，包括 Colab 和 木星。加载tensorboard笔记本扩展后，你可以 只需使用%tensorboard 启动你的命令行，它应该只是 工作：

%load_ext tensorboard  # only needed once (e.g., at top of notebook)

%tensorboard --logdir logs

你也不需要设置主机和端口（虽然你可以；它应该 只要主机解析仍然有效），您无需运行 背景。笔记本中显示的 TensorBoard 实例将 随着您从 Colab 写入更多训练数据，继续实时刷新 笔记本。

更多详情可以关注docs for “Using TensorBoard in Notebooks”。

（披露：我在 TensorBoard 上工作并实现了这个功能。）