1. TensorBoard 사용하기
프로젝트 IDE환경에서 TensorBoard를 사용하실 수 있습니다.
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TensorBoard는 머신러닝 실험에 필요한 시각화 및 도구를 제공합니다. 아래 가이드를 통해 사용해보세요.
본 가이드라인은 GPU Jupyter 컨테이너를 기준으로 작성하였습니다.
Yennefer Studio 프로젝트 상세페이지에서 "서버 활성화 > 서버실행하기"를 클릭하여 IDE를 실행합니다.
서버 실행 후, Launcher에서 Terminal을 클릭합니다.
터미널에 다음의 내용을 차례대로 입력합니다.
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_callback변수를 추가하여야 합니다. (참고 코드 : https://www.tensorflow.org/tensorboard/tensorboard_in_noteb ooks)
9. 정상적으로 학습이 완료되면 logs 폴더가 생깁니다.
10. 상단 주소창의 hub0/user/X/Y/를 확인합니다.
11. 상단 주소창의 hub0/User/X/Y를 참고하여 코드를 실행합니다.
X,Y에는 숫자가 들어가며 그 외에는 그대로 작성하시면 됩니다.
12. %tensorboard --logdir logs 코드를 입력하여 TensorBoard를 실행합니다.
