# 1. TensorBoard 사용하기
TensorBoard는 머신러닝 실험에 필요한 시각화 및 도구를 제공합니다. 아래 가이드를 통해 사용해보세요.
본 가이드라인은 GPU Jupyter 컨테이너를 기준으로 작성하였습니다.
### 사용방법
1. Yennefer Studio 프로젝트 상세페이지에서 **"서버 활성화 > 서버실행하기"**를 클릭하여 IDE를 실행합니다.
2. 서버 실행 후, Launcher에서 **Terminal**을 클릭합니다.
3. 터미널에 다음의 내용을 차례대로 입력합니다.\
\&#xNAN;*`pip install tensorflow`* \
*`pip install jupyter-server-proxy`* \
*`npm install -g n export N_PREFIX=/opt/conda/`* \
*`n stable`* \
*`pip install git+https://github.com/twalcari/jupyterlab_tensorboard.git`*
4\. 설치가 완료되었으면, 창을 닫고 서버를 비활성화합니다.\
5.다시 **서버를 활성화하고** 서버를 실행시킵니다.\
6.TensorBoard를 사용할 notebook을 생성합니다.
7.위와 같이 코드를 작성한 후 학습을 진행합니다.
8\. 학습 시 **logdir와 tensorboard\_callback변수**를 추가하여야 합니다.\
(참고 코드 : ooks)
9\. 정상적으로 학습이 완료되면 **logs 폴더**가 생깁니다.
10\. 상단 주소창의 hub0/user**/X/Y/**를 확인합니다.
11\. 상단 주소창의 **hub0/User/X/Y**를 참고하여 코드를 실행합니다.
X,Y에는 숫자가 들어가며 그 외에는 그대로 작성하시면 됩니다.
12\. **`%tensorboard --logdir logs`** 코드를 입력하여 TensorBoard를 실행합니다.
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# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://mondrian.gitbook.io/yennefer-cluster/c1.8.1/expert-features/undefined/1.-tensorboard.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.