Отслеживать обучение модели с помощью TensorBoard
Утилита TensorBoard — набор инструментов, который позволяет отслеживать определенные показатели (например, потери и точность), визуализировать графики для модели, просматривать логи обучения нейронных сетей.
Чтобы использовать утилиту, достаточно сохранить информацию, которую необходимо увидеть в TensorBoard, в отдельный каталог, как указано в документации TensorBoard.
Для работы с TensorBoard рекомендуем использовать образ jupyter-server версии 0.0.96 и выше.
Подключение к TensorBoard
Перейдите в Environments → Jupyter Servers
Создайте или подключитесь к уже существующему Jupyter Server.
На странице New Launcher выберите TensorBoard.
В разделе Log Dir укажите директорию для сохранения логов и задайте необходимые настройки. Запуск TensorBoard может занимать до 60 секунд.
Подробнее — в документации TensorBoard.
- Подключение к TensorBoard