Deep Learning AMI
開発者ガイド

TensorBoard

TensorBoard は、視覚的な検査と TensorFlow の実行とグラフを解釈します。TensorBoard は、TensorBoard の可視化を表示して操作するウェブページを提供するウェブサーバーを実行します。

TensorFlow および TensorBoard は Deep Learning AMI と Conda (Conda の DLAMI) にあらかじめインストールされています。Conda の DLAMI には、MNIST モデルで拡張ログ記録機能を有効にしたトレーニングをするために TensorFlow を使用するスクリプト例も含まれています。MNIST は、画像認識モデルのトレーニングによく使用される手書き数字のデータベースです。このチュートリアルでは、MNIST モデルのトレーニングにはスクリプトを使用し、可視化の作成には TensorBoard およびログを使用します。

MNIST モデルをトレーニングして、TensorBoard でトレーニングを可視化する

MNIST モデルのトレーニングを TensorBoard で可視化する

  1. Conda の DLAMI で Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスに接続します。

  2. Python 2.7 TensorFlow 環境を有効化し、TensorBoard のスクリプト例があるフォルダが格納されているディレクトリに移動します。

    $ source activate tensorflow_p27 $ cd ~/examples/tensorboard/
  3. MNIST モデルを拡張ログを有効化してトレーニングするスクリプトを実行します。

    $ python mnist_with_summaries.py

    このスクリプトは、/tmp/tensorflow/mnist にログを書き込みます。

  4. ログの場所を tensorboard に渡します。

    $ tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist

    TensorBoard は ポート 6006 でウェブサーバーの可視化を起動します。

  5. ローカルブラウザから簡単にアクセスするには、ウェブサーバーポートをポート 80 あるいは他のポートに変更できます。いずれのポートを使用する場合でも、DLAMI 用の EC2 セキュリティグループでポートを開く必要があります。また、ポートフォワーディングを使用できます。セキュリティグループの設定を変更する手順およびポートフォワーディングの手順に関しては、「Jupyter ノートブックサーバーの設定」を参照してください。デフォルトの設定は、次のステップで説明します。

    注記

    Jupyter サーバーと TensorBoard サーバーの両方を実行する場合は、それぞれに異なるポートを選択してください。

  6. EC2 インスタンスでポート 6006 (または、ウェブサーバーを可視化するために指定したポート) を開きます。

    1. Amazon EC2 コンソール (https://console.aws.amazon.com/ec2/) で EC2 インスタンスを開きます。

    2. Amazon EC2 コンソールで、[ネットワーク & セキュリティ]、[セキュリティグループ] の順に選択します。

    3. [セキュリティグループ] で最後に作成したセキュリティグループを選択します (詳細のタイムスタンプを参照してください)。

    4. [インバウンド] タブを選択し、[編集] を選択します。

    5. [Add Rule] を選択します。

    6. 新しい行で次のように入力します。

      タイプ : カスタム TCP Rule

      プロトコル: TCP

      ポート範囲: 6006 (または、可視化サーバーに割り当てたポート)

      ソース: Anywhere (0.0.0.0/0,::/0)

  7. TensorBoard のビジュアライゼーションのウェブページを開くには、DLAMI を実行している EC2 インスタンスの公開 IP アドレスまたは DNS アドレスと、TensorBoard 用に開いたポートを使用します。

    http:// YourInstancePublicDNS:6006

詳細

TensorBoard についての詳細は、「TensorBoard ウェブサイト」を参照してください。