Проверить модели в TensorBoard

Для мониторинга моделей используется утилита TensorBoard, 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.

Первое подключение к TensorBoard

  1. Перейдите в Environments → Jupyter Servers.

  2. Создайте или подключитесь к уже существующему Jupyter Server.

  3. В открывшемся интерфейсе Jupyter Notebook выберите New → TensorBoard → Current directory/Custom directory.

    В качестве каталога укажите тот, куда сохраняются логи.

    Можно подключить TensorBoard, установив флажок в строке напротив каталога, куда сохранялись логи, и нажав Tensorboard на панели инструментов. Работа с TensorBoard также возможна из JupyterLab.

  4. Запустите утилиту из меню: File → New → TensorBoard.

    Запуск TensorBoard может занимать до 60 секунд.

Повторное подключение к TensorBoard

  1. Перейдите на вкладку Мониторинг → Мониторинг моделей.

  2. Выберите TensorBoard из списка для открытия утилиты в нужном каталоге (указана в столбце Директория).

  3. Нажмите Открыть TensorBoard.

../../../_images/s__connect-to-tensorboard.png

Примечание

  • Должна быть установлена версия Tensorflow 1.3 или выше.

  • Утилита открывается в новой вкладке. Убедитесь, что браузер не заблокировал открытие вкладки.

  • Экземпляр TensorBoard привязан к конкретному Jupyter Server. Если вы удалите Jupyter Server, удалится и TensorBoard, поскольку он работает на тех же ресурсах.

Чтобы настроить автоматическое обновление данных на графиках (версия TensorBoard > 2.3), зайдите в меню Кнопка настроек и выберите опцию Reload data.

Возможности TensorBoard

  • Просмотр логов обучения.

    ../../../_images/s__view-training-logs.jpg
  • Просмотр графа нейросети.

    ../../../_images/s__view-neuro-graph.jpg
  • Просмотр того, как изменяется распределение весов на каждом слое.

    ../../../_images/s__view-distributions.jpg
Масштабная конференция
GoCloud 2024:
облачные грани будущего