Kaggle上使用Tensorboard

Kaggle上使用Tensorboard


1. 前言

  • 想在Kaggle上使用Tensorboard,找了一圈。
  • 参考了Kaggle上的一个Code:Tensorboard on Kaggle
  • 但发现有些变化,Code中用到的内网穿透工具Ngrok需要加一个Token,所以需要注册一个Ngrok账号,免费获取一个通道的Token。

2. Kaggle上使用Tensorboard


2.1. 方法一

  • 其实直接把在Kaggle上跑出来的Tensorboard日志文件下载到本地,在本地启动Tensorboard即可查看。
  • 当然,这里主要讲在线的方法。

2.2. 方法二

  • 在线使用Tensorboard

2.2.1. 获取一个Ngrok的免费通道

  • 访问Ngrok,注册一个账号并登录
  • 登录后界面如下,复制并保存你的Token

2.2.2. 调试运行代码

  • 主要参考Kaggle上的一个Code:Tensorboard on Kaggle
  • 建议分段运行,以避免中间出错,全部重新运行一次
  • 以下代码在Kaggle的Notebook中运行

(1) 环境准备

import tensorflow as tf # This is how we import tf
# Clear any logs from previous runs
# 清除以前运行的所有日志
!rm -rf ./logs/ 
!mkdir ./logs/

(2) 启动Tensorboard

# Download Ngrok to tunnel the tensorboard port to an external port
# 下载 Ngrok 以将 tensorboard 端口隧道传输到外部端口
!wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip
!unzip ngrok-stable-linux-amd64.zip
# 添加自己在 Ngrok 上获取的专属Token
!./ngrok authtoken 粘贴你的专属Token
  • 注意这一步需要添加自己在 Ngrok 上获取的专属Token

# Run tensorboard as well as Ngrok (for tunneling as non-blocking processes)
# 运行 tensorboard 和 Ngrok(用于作为非阻塞进程的隧道)
import os
import multiprocessing

pool = multiprocessing.Pool(processes = 10)
# --logdir ./logs/ 是 TensorBoard 的日志文件(log)路径
# 你可以修改为你训练时的log保存路径(可以用绝对/相对路径),但相关的代码路径也要记得修改
results_of_processes = [pool.apply_async(os.system, args=(cmd, ), callback = None )
                        for cmd in [
                        f"tensorboard --logdir ./logs/ --host 0.0.0.0 --port 6006 &",
                        "./ngrok http 6006 &"
                        ]]
  • 获取访问 Tensorload 的URL,访问生成的URL即可看到 Tensorload 界面
  • 但还没有产生日志文件,所以现在还看不到有图形
! curl -s http://localhost:4040/api/tunnels | python3 -c \
    "import sys, json; print(json.load(sys.stdin)['tunnels'][0]['public_url'])"



(3) 创建和训练模型

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

def create_model():
  return tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
  ])
import datetime
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=10, 
          validation_data=(x_test, y_test), 
          callbacks=[tensorboard_callback])
  • 产生日志文件后,就可以在打开的 Tensorboard 界面点击刷新,看到实时训练趋势了

到底了 😃

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