Amazon web services 如何在AWS Sagemaker中使用张力板

我指的是在Sagemaker脚本模式方法中使用Tensorboard的以下链接。

estimator = TensorFlow(
    entry_point='Script_File.py',
    train_instance_type=train_instance_type,
    train_instance_count=1,
    model_dir=model_dir,
    hyperparameters=hyperparameters,
    role=sagemaker.get_execution_role(),
    base_job_name='tf-fashion-mnist',
    framework_version='1.12.0', 
    py_version='py3',
    output_path=<S3 Path>,
    script_mode=True,
)

estimator.fit(inputs)

tensorboard --logdir logs/fit

下面是我的训练脚本中的tensorboard回调，它是一个.py文件

model = create_model()
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
log_dir = "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)
model.fit(x=x_train, 
          y=y_train, 
          epochs=5, 
          validation_data=(x_test, y_test), 
          callbacks=[tensorboard_callback])

在笔记本中，我正在创建下面的Tensorflow估计器，并将上面的脚本文件名作为入口点传递。

estimator = TensorFlow(
    entry_point='Script_File.py',
    train_instance_type=train_instance_type,
    train_instance_count=1,
    model_dir=model_dir,
    hyperparameters=hyperparameters,
    role=sagemaker.get_execution_role(),
    base_job_name='tf-fashion-mnist',
    framework_version='1.12.0', 
    py_version='py3',
    output_path=<S3 Path>,
    script_mode=True,
)

estimator.fit(inputs)

tensorboard --logdir logs/fit

培训完成后，我将在终端中使用以下代码（我也在笔记本电脑中尝试过）启动tensorboard。

estimator = TensorFlow(
    entry_point='Script_File.py',
    train_instance_type=train_instance_type,
    train_instance_count=1,
    model_dir=model_dir,
    hyperparameters=hyperparameters,
    role=sagemaker.get_execution_role(),
    base_job_name='tf-fashion-mnist',
    framework_version='1.12.0', 
    py_version='py3',
    output_path=<S3 Path>,
    script_mode=True,
)

estimator.fit(inputs)

tensorboard --logdir logs/fit

但在张力板上，我看不到任何图表。它显示消息“无法获取运行”。

---

有什么我遗漏的吗？或者我必须在脚本中进行任何额外设置才能在Tensorboard中查看日志吗？

您的Tensorboard

logdir

不是

logs/fit

。。但有当前日期的附加。尝试使用

logs/fit

作为

log\u dir

查看它是否工作

编辑

如果您想在本地使用tensorboard，您必须将tensorboard日志发送到S3并从那里读取。为了做到这一点，您必须执行第三个链接示例所做的操作，因此包括sagemaker调试器：

从sagemaker.debugger导入TensorBoardOutputConfig

tensorboard_输出_配置=TensorboardOutput配置( s3_output_path='s3://path/for/tensorboard/data/emission'， 容器\本地\输出\路径='/local/path/for/tensorboard/data/emission' )

然后，tensorboard命令将类似于：

AWS\u区域=AWS\u日志\u级别=3张板--logdir s3://path/for/tensorboard/data/emission

或者，如果您想在笔记本中使用tensorboard，您必须执行第二个链接示例所做的操作，因此只需在单元格中安装tensorboard并运行tensorboard，如下所示：

---

https:///proxy/6006/

谢谢您的回复@rok。我试图给出“log_dir”，但仍然面临相同的问题。请澄清您在哪里启动tensorboard？您的培训代码在哪里运行？那是笔记本吗？请发布开始培训作业的代码。我的培训代码是一个.py脚本（因为我使用的是脚本模式），我将其存储在与笔记本相同的文件夹中。此脚本中的培训代码如上所示。请参考更新后的问题，获取开始培训工作的代码。我编辑了我的回答，请看。基本上，你有两种选择可以在本地使用tensorboard（指向s3存储桶）或在笔记本中使用tensorboard。谢谢你的回复。这两种方法我都试过了。尽管在使用这两种方法时（在S3 bucket和local path中），我可以看到一些事件文件，但Tensorboard中没有显示任何内容。我得到的错误是“无法获取运行”。