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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]. | ||
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 Python, en y ajoutant le caractère (<code>&</code>). | |||
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 | |||
# Your SBATCH arguments here | # Your SBATCH arguments here | ||