运行tensorboard以可视化Ray Rllib中的docker容器运行强化学习

Question

我有一个运行自定义模拟的docker容器，用于强化学习。我已将所有这些代码放置在docker容器中。

此代码需要很长时间才能运行，我希望能够实时可视化该算法。

但是，我不确定如何从该容器启动张量板。我当时想将数据保存到一个卷，然后从另一个容器访问它。

Answer 1

我最终按照我的建议去做，将数据保存在一个卷中，并通过张量板访问外部数据源。

docker run -it -v <path/to/tensorflow_data>:</path/to/vol> -v <docker_container>:latest

<>内的代码应替换为存储tensorflow数据的位置，在容器内保存卷的路径以及容器的名称。

Answer 2

我遵循的步骤，我可以用张量板将结果可视化：

• 在创建容器时，为张量板打开/映射一个外部端口：

<块引用>

nvidia-docker run -d --name tkra_tensorb --ipc=host -it -p 8513:8090 -p 3014:6006 -v /data:/data tkra_tb

• 在容器内，运行 tensorboard：

<块引用>

tensorboard --logdir /data/tkra/MyDatasets/resnet101/checkpoints/ --host 0.0.0.0 --port 6006

在浏览器中打开张量板：:3014