Tensorboard クラス

継承

builtins.object

Tensorboard

コンストラクター

Tensorboard(runs, local_root=None, port=6006, use_display_name=False)

パラメーター

注釈

Tensorboard インスタンスを作成して、TensorFlow、PyTorch、Chainer で生成されたログを含む Tensorboard ログを出力する機械学習実験の実行履歴を使用します。 これらのシナリオでは、Tensorboard インスタンスは、指定された runs を監視し、start メソッドでインスタンスを起動した後、ログ データを local_root の場所にリアルタイムでダウンロードします。 完了するまでに数日かかる可能性があるディープ ニューラル ネットワーク トレーニングなど、長時間実行されるプロセスの場合、Tensorboard インスタンスはログのダウンロードを継続し、複数のインスタンス化を通じてログを保持します。 指定された runs の子実行は監視されません。

実行が指定されていない状態 (空のリスト) で Tensorboard インスタンスが作成された場合、インスタンスは local_root のすべてのログに対して機能します。

start メソッドを使用して、Tensorboard インスタンスを起動します。 操作が完了したら、stop メソッドを使用してインスタンスを停止します。 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。

次の例は、Tensorboard インスタンスを作成して Tensorflow 実験の実行履歴を追跡する方法を示しています。

   from azureml.tensorboard import Tensorboard

   # The Tensorboard constructor takes an array of runs, so be sure and pass it in as a single-element array here
   tb = Tensorboard([run])

   # If successful, start() returns a string with the URI of the instance.
   tb.start()

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

メソッド

start

start(start_browser=False)

stop

stop()

属性

LOGS_ARTIFACT_PREFIX

LOGS_ARTIFACT_PREFIX = 'logs/'