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===TensorBoard=== | ===TensorBoard=== | ||
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TensorFlow propose la suite d'outils de visualisation [https://www.tensorflow.org/programmers_guide/summaries_and_tensorboard TensorBoard] qui lit les événements TensorFlow et modélise les fichiers. Pour savoir comment créer ces fichiers, consultez [https://www.tensorflow.org/programmers_guide/summaries_and_tensorboard#serializing_the_data TensorBoard tutorial on summaries]. Les fichiers d'événements sont créés dans le répertoire ''logdir'' spécifié par l'utilisateur. | TensorFlow propose la suite d'outils de visualisation [https://www.tensorflow.org/programmers_guide/summaries_and_tensorboard TensorBoard] qui lit les événements TensorFlow et modélise les fichiers. Pour savoir comment créer ces fichiers, consultez [https://www.tensorflow.org/programmers_guide/summaries_and_tensorboard#serializing_the_data TensorBoard tutorial on summaries]. Les fichiers d'événements sont créés dans le répertoire ''logdir'' spécifié par l'utilisateur. | ||
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<div class="mw-translate-fuzzy"> | |||
Sachez toutefois que TensorBoard exige trop de puissance de calcul pour être exécuté sur un nœud de connexion. Nous vous recommandons de l'exécuter en parallèle avec la tâche TensorFlow, comme dans l'exemple suivant. Le code source de <code>mnist_with_summaries.py</code> est disponible [https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.5/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_with_summaries.py ici]. | Sachez toutefois que TensorBoard exige trop de puissance de calcul pour être exécuté sur un nœud de connexion. Nous vous recommandons de l'exécuter en parallèle avec la tâche TensorFlow, comme dans l'exemple suivant. Le code source de <code>mnist_with_summaries.py</code> est disponible [https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.5/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_with_summaries.py ici]. | ||
{{File | {{File | ||
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#SBATCH --mem=32000M # memory per node | #SBATCH --mem=32000M # memory per node | ||
#SBATCH --time=01:00 # time (DD-HH:MM) | #SBATCH --time=01:00 # time (DD-HH:MM) | ||
</div> | |||
tensorboard --logdir=/tmp/your_log_dir --host 0.0.0.0 & | |||
tensorboard --logdir=/tmp/ | |||
Pour accéder TensorBoard avec un fureteur une fois que la tâche est en cours, il faut créer un lien entre votre ordinateur et le nœud sur lequel TensorFlow et TensorBoard sont exécutés. Pour ce faire, vous avez besoin du ''hostname'' du nœud de calcul sur lequel le serveur TensorFlow se trouve; vous pouvez l'obtenir avec | Pour accéder TensorBoard avec un fureteur une fois que la tâche est en cours, il faut créer un lien entre votre ordinateur et le nœud sur lequel TensorFlow et TensorBoard sont exécutés. Pour ce faire, vous avez besoin du ''hostname'' du nœud de calcul sur lequel le serveur TensorFlow se trouve; vous pouvez l'obtenir avec | ||