क्या मैं Google कोलाब के साथ टेंसरबोर्ड का उपयोग कर सकता हूं?

Question

क्या Google Colab पर Tensorflow मॉडल को प्रशिक्षित करते समय टेंसरबोर्ड का उपयोग करने का कोई तरीका है?

Answer 1

यहां बताया गया है कि आप Google कोलाब पर अपने मॉडल इनलाइन कैसे प्रदर्शित कर सकते हैं।

from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML 
import tensorflow as tf 
import numpy as np 
from google.colab import files 

def strip_consts(graph_def, max_const_size=32): 
    """Strip large constant values from graph_def.""" 
    strip_def = tf.GraphDef() 
    for n0 in graph_def.node: 
     n = strip_def.node.add() 
     n.MergeFrom(n0) 
     if n.op == 'Const': 
      tensor = n.attr['value'].tensor 
      size = len(tensor.tensor_content) 
      if size > max_const_size: 
       tensor.tensor_content = "<stripped %d bytes>"%size 
    return strip_def 

def show_graph(graph_def, max_const_size=32): 
    """Visualize TensorFlow graph.""" 
    if hasattr(graph_def, 'as_graph_def'): 
     graph_def = graph_def.as_graph_def() 
    strip_def = strip_consts(graph_def, max_const_size=max_const_size) 
    code = """ 
     <script> 
      function load() {{ 
      document.getElementById("{id}").pbtxt = {data}; 
      }} 
     </script> 
     <link rel="import" href="https://tensorboard.appspot.com/tf-graph-basic.build.html" onload=load()> 
     <div style="height:600px"> 
      <tf-graph-basic id="{id}"></tf-graph-basic> 
     </div> 
    """.format(data=repr(str(strip_def)), id='graph'+str(np.random.rand())) 

    iframe = """ 
     <iframe seamless style="width:1200px;height:620px;border:0" srcdoc="{}"></iframe> 
    """.format(code.replace('"', '&quot;')) 
    display(HTML(iframe)) 


"""Create a sample tensor""" 
sample_placeholder= tf.placeholder(dtype=tf.float32) 
"""Show it""" 
graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def() 
show_graph(graph_def) 

वर्तमान में, आप गूगल Colab पर एक Tensorboard सेवा जिस तरह से आप यह स्थानीय स्तर पर नहीं चला चला सकते हैं: नीचे एक बहुत ही सरल उदाहरण है कि एक प्लेसहोल्डर प्रदर्शित करता है। साथ ही, आप summary_writer = tf.summary.FileWriter('./logs', graph_def=sess.graph_def) जैसे कुछ के माध्यम से अपने पूरे लॉग को अपने ड्राइव पर निर्यात नहीं कर सकते हैं ताकि आप इसे डाउनलोड कर सकें और इसे स्थानीय रूप से देख सकें।

Answer 2

मैं वर्तमान में स्थानीयहोस्ट पर सुरंग यातायात के लिए ngrok का उपयोग करता हूं।
एक कोलाब उदाहरण here पाया जा सकता है।

1. प्राप्त TensorBoard पृष्ठभूमि में चल रहा:

   ये कदम (कोड के टुकड़े प्रकार "कोड" colab में की कोशिकाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं) कर रहे हैं।
   this answer से प्रेरित हो गया।

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

2. डाउनलोड करें और ngrok अनज़िप।
   लिंक को अपने ओएस के लिए सही डाउनलोड लिंक के साथ wget पर बदलें।

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

3. लॉन्च ngrok पृष्ठभूमि प्रक्रिया ...

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

   ... और जनता के url प्राप्त। Source

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