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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]. | 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]. | ||
<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 dans la même tâche que le processus TensorFlow. Pour ce faire, lancez TensorBoard en arrière-plan en l'appelant avant le script d'entraînement, en y ajoutant le caractère (<tt>&</tt>). | Sachez toutefois que TensorBoard exige trop de puissance de calcul pour être exécuté sur un nœud de connexion. Nous vous recommandons de l'exécuter dans la même tâche que le processus TensorFlow. Pour ce faire, lancez TensorBoard en arrière-plan en l'appelant avant le script d'entraînement, en y ajoutant le caractère (<tt>&</tt>). | ||
</div> | |||
# Your SBATCH arguments here | |||
tensorboard --logdir=/tmp/your_log_dir --host 0.0.0.0 & | tensorboard --logdir=/tmp/your_log_dir --host 0.0.0.0 & | ||
python train.py # example | |||
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 | ||
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}} | }} | ||
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Pour créer cette connexion, utilisez la commande | Pour créer cette connexion, utilisez la commande | ||
</div> | |||
{{Command2|prompt=[name@my_computer ~]$ | {{Command2|prompt=[name@my_computer ~]$ | ||