Question

我试图访问tensorflow_resnet_cifar10_with_tensorboard示例的Tensorboard，但不确定网址应该是什么，帮助文本提供了2个选项：

您可以在http://localhost:6006或使用时在本地访问TensorBoard 您的SageMaker笔记本实例代理/ 6006 /（TensorBoard将无法正常工作如果忘记在网址的末尾添加斜杠，那么就是＃）;＆＃39; /＆＃39;如果是TensorBoard 在另一个端口上启动，调整这些URL以匹配。

当它说本地访问时，这是否意味着Sagemaker在AWS中创建的本地容器？如果是这样，我该如何到达那里？

或者，如果我使用run_tensorboard_locally=False，代理网址应该是什么？

Answer 1

这是我的解决方法：

如果我的sagemaker笔记本实例的URL是：

AlertDialog.Builder Alert = new AlertDialog.Builder(mContext);

访问TensorBoard的URL为：

https://myinstance.notebook.us-east-1.sagemaker.aws/notebooks/image_classify.ipynb

Answer 2

＆＃34;本地＆＃34;指的是运行estimator.fit方法的机器。因此，如果您在SageMaker笔记本实例上运行示例笔记本，则将在该计算机上运行tensorboard。

＆＃34; proxy / 6006＆＃34;你引用的部分文字是一个可点击的链接，它会在你的笔记本上显示TensorBoard。完整的URL将是＆＃34; https：//.notebook..sagemaker.aws/proxy/6006/"。

Answer 3

您可以使用链接＆＃34; proxy / 6006＆＃34;在您的笔记本上访问TensorBoard。

如果你设置run_tensorboard_locally = False，那么它就不会启动TensorBoard。

如果您点击的网址会显示错误＆＃34; [Errno 111]拒绝连接＆＃34;那么似乎训练已经停止了。根据{{3}}它＆＃34;当执行结束时终止TensorBoard＆＃34;因此，您似乎只能在培训步骤中访问它。

Answer 4

您可以在此处找到更详细的教程：https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-tensorboard.html

您可以像这样保存日志：

LOG_DIR = os.path.join(os.getcwd(), "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S"))

EFS_PATH_LOG_DIR = "/".join(LOG_DIR.strip("/").split('/')[1:-1])

然后按照以下步骤午餐 Tensorboard：打开一个新的 Terminal。安装 Tensorboard 并启动它（从 Jupyter notebook 复制 EFS_PATH_LOG_DIR）：

pip install tensorboard 
tensorboard --logdir <EFS_PATH_LOG_DIR>

打开张量板： https://<YOUR_Notebook_URL>.studio.region.sagemaker.aws/jupyter/default/proxy/6006/

如果您将日志存储在 S3 中，您可以通过执行以下操作从终端再次启动它：

AWS_REGION=region tensorboard --logdir s3://bucket_name/logs/

然后再次转到相同的网址：https://<YOUR_Notebook_URL>.studio.region.sagemaker.aws/jupyter/default/proxy/6006/

什么是Tensorboard的SageMaker网址？

4 个答案: