在机器学习PAI中,弹内用户查看tensorboard的方法可能会因环境和配置的不同而有所差异。一般来说,你可以通过以下步骤访问tensorboard:
a. 确保你的训练任务已经启动并生成了TensorBoard日志文件。
b. 在PAI控制台找到你的训练任务,点击“详情”进入任务详情页面。
c. 在任务详情页面中,查找并点击“TensorBoard”链接或者相关的日志服务入口。
d. 在打开的TensorBoard界面中,你可以浏览和分析训练过程中的各种指标和图表。如果找不到TensorBoard链接或者相关入口,可能需要联系技术支持获取更多帮助。
在机器学习PAI中,查看TensorBoard的方法如下:
需要注意的是,目前马来西亚(吉隆坡)地域不支持Tensorboard功能。此外,TensorBoard是一组用于数据可视化的工具,它包含在流行的开源机器学习库Tensorflow中。TensorBoard的主要功能包括:可视化模型的网络架构、跟踪模型指标,如损失和准确性等、检查机器学习工作流程中权重、偏差和其他组件的直方图。
把events* 文件下载到本地
checkpointDir="oss://xxx/?host=oss-cn-hangzhou-zmf-internal.aliyuncs.com&role_arn=acs:ram::xxxxxx:role/abc"
$odpscmd -e "pai -name tensorboard -DsummaryDir='${checkpointDir}'" 你试一下这样行不行,现在官方好像不支持这种了 ,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
您可以为DLC任务创建Tensorboard,通过Tensorboard的可视化界面更直观地查看模型训练结果分析报告。本文为您介绍如何在DLC中使用Tensorboard查看分析报告。https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/use-tensorboard-to-view-training-results-in-dlc?spm=a2c4g.11186623.0.i3
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。