export モジュール

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Tensorboard インスタンスでの表示に適した Tensorboard ログに実験実行履歴データをエクスポートします。

関数

export_to_tensorboard

実験の実行履歴を、全画面表示に対応するように準備した状態にします。

export_to_tensorboard(run_data, logsdir, logger=None, recursive=True)

パラメーター

名前 説明
run_data
必須
Union[Run,list[Run]]

エクスポートする実行または実行の一覧。
logsdir
必須
str

ログがエクスポートされるディレクトリパス。
logger
Logger

省略可能なユーザー指定のロガー。

規定値: None
recursive
bool

指定された実行のすべての子実行を再帰的に取得するかどうかを指定します。

規定値: True

注釈

この関数を使用すると、管理対象のインスタンスで実験の実行履歴を表示できます。 この機能は、Azure Machine learning の実験や、その他の機械学習フレームワークに使用します。このフレームワークは、Azure Machine learning で使用できるログファイルをネイティブに出力しません。 TensorBoard の使用方法について詳しくは、TensorBoard を使用した実験の実行とメトリックの視覚化に関する記事をご覧ください。

次の例では、関数を使用して、機械学習のログをエクスポートして、 export_to_tensorboard 表示する方法を示します。 この例では、実験が完了し、実行履歴が保存されたログに格納されています。


   # Export Run History to Tensorboard logs
   from azureml.tensorboard.export import export_to_tensorboard
   import os

   logdir = 'exportedTBlogs'
   log_path = os.path.join(os.getcwd(), logdir)
   try:
       os.stat(log_path)
   except os.error:
       os.mkdir(log_path)
   print(logdir)

   # export run history for the project
   export_to_tensorboard(root_run, logdir)

   # or export a particular run
   # export_to_tensorboard(run, logdir)

完全なサンプルは、https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/track-and-monitor-experiments/tensorboard/export-run-history-to-tensorboard/export-run-history-to-tensorboard.ipynb から入手できます