Yandex.Cloud
  • Сервисы
  • Почему Yandex.Cloud
  • Сообщество
  • Решения
  • Тарифы
  • Документация
  • Связаться с нами
Подключиться
Yandex DataSphere
  • Начало работы
  • Пошаговые инструкции
    • Все инструкции
    • Создание проекта
    • Установка зависимостей
    • Запуск примеров кода в ноутбуке
    • Версионирование. Работа с контрольными точками
    • Управление вычислительными ресурсами
    • Очистка состояния интерпретатора
    • Поделиться ноутбуком
      • Публикация ноутбука
      • Экспорт проекта
    • Изменение имени или описания
    • Удаление проекта
    • Работа с Git
    • Настройка интеграции с Data Proc
  • Концепции
    • Обзор
    • Проект
    • Список предустановленного ПО
    • Доступные команды
    • Конфигурации вычислительных ресурсов
    • Интеграция с системами контроля версий и данных
    • Интеграция с Data Proc
    • Фоновые операции
    • Использование TensorBoard в DataSphere
    • Квоты и лимиты
  • Сценарии использования
    • Распознавание голоса
  • Управление доступом
  • Правила тарификации
  • Вопросы и ответы
  1. Концепции
  2. Использование TensorBoard в DataSphere

Использование TensorBoard в DataSphere

  • Создание дашборда
  • Пример использования TensorBoard

TensorBoard — это дашборд для визуализации логов обучения ваших моделей. Результаты можно просматривать с помощью графов, гистограмм и других инструментов.

Полное описание возможностей TensorBoard см. на сайте TensorFlow.

Создание дашборда

В DataSphere можно запустить TensorBoard тремя способами:

  1. Из меню DataSphere. Откройте меню File, выберите New и пункт TensorBoard. Откроется новая вкладка с дашбордом, на котором будут отображаться логи всей рабочей папки /home/jupyter/work/resources.
  2. Из вкладки Commands на левой панели. Откройте её и выберите команду Create a new TensorBoard. В открывшемся окне укажите пункт к нужной вам папке с логами. Будет запущен новый инстанс.
  3. Из ячейки ноутбука. Выполните в ячейке команду вида %tensorboard --logdir <путь к папке с логами>. Запустится новый инстанс с дашбордом.

Пример использования TensorBoard

В этом примере c помощью TensorBoard демонстрируются результаты обучения тестовой модели. TensorBoard будет запущен с помощью команды из ячейки ноутбука.

Чтобы использовать TensorBoard в вашем ноутбуке:

  1. Импортируйте TensorFlow:

    import tensorflow as tf
    import datetime
    
  2. Задайте тестовую модель, например:

    mnist = tf.keras.datasets.mnist
    
    (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')
      ])
    
  3. Запустите обучение модели:

    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])
    
  4. Запустите TensorBoard:

    %tensorboard --logdir logs/fit
    
В этой статье:
  • Создание дашборда
  • Пример использования TensorBoard
Language
Вакансии
Политика конфиденциальности
Условия использования
© 2021 ООО «Яндекс.Облако»