如何在训练模型时自动运行张量板？

Question

我在windows上使用tensorflow，我知道我可以手动运行tensorboard：

1. 打开anaconda提示
2. 激活张量流环境
3. 输入在anaconda提示符
中运行的tensorflow的logdir的日志目录
4. 输入命令'tensorboard -logdir = mylogdir'
5. 打开Goog​​le Chrome，然后输入http://localhost:6006/

我希望自动运行这5个步骤并希望在我训练模型时一起运行tensorboard，以便我可以监控训练过程。我可以在进入培训流程之前添加以下系统调用

os.system('C:/CodingSoftware/Anaconda3_py3.5/envs/tensorflow-gpu/python -m tensorflow.tensorboard --logdir='+tf_log_dir)

然而，代码停止在http://0.0.0.0:6006显示“Starting TensorBoard b'47”

谢谢你下面的Ayushya。使用第一种方法，它不会并行运行。如果我先启动P1，它仍然需要在输入其余代码之前按CTRL + C

log_dir='E:/PythonCode/BayesianLinearStrategy/LOG'
p1 = Process(target=startTensorboard(log_dir))
p1.start()
p2 = Process(target=RunTFCode)
p2.start()

Answer 1

我相信你正在尝试与训练并行运行张量板。

您可以使用threading或multiprocessing。以下是source的修改示例：

from multiprocessing import Process

def startTensorboard(tf_log_dir):
  os.system('C:/CodingSoftware/Anaconda3_py3.5/envs/tensorflow-gpu/python -m tensorflow.tensorboard --logdir='+tf_log_dir)

if __name__ == '__main__':
  log_dir='E:/PythonCode/BayesianLinearStrategy/LOG'
  p1 = Process(target=startTensorboard(log_dir)) 
  p2 = Process(target=RunTFCode) 
  p1.start()
  p2.start() 
  p1.join() 
  p2.join()
  ...rest of your code

OR

您可以使用创建一个bash脚本来执行您指定的步骤并同时启动训练课程。您可以使用以下命令运行两个命令：

prog1 & prog2 && fg

这将：

1. 开始prog1。
2. 将其发送至后台，但继续打印输出。
3. 启动prog2，并将其保留在前台，以便您可以使用ctrl-c关闭它。
4. 当您关闭prog2时，您将返回prog1的前景，因此您也可以使用ctrl-c关闭它。

编辑：通过添加p1.join（）和p2.join（）来修改python代码。