最近PyTorchを勉強中なんですが、TensorFlowっぽくstatsを確認したいと思い始めました。 TensorBoard自体は結構便利なので、そのまま使えたら良いなーとか思って探してみたらこんなのありました。
なるほどtensorboardXなるものがあるんですね。
興味が湧いて導入してみたのでそのメモです。
TensorBoardのDockerfile
単純にTensorBoardを導入するだけならDockerfileはこちらで問題無し。
参考にさせていただいたのはこちら。
FROM python:3.6 RUN pip install tensorflow WORKDIR /logs ENTRYPOINT ["tensorboard", "--logdir", "/logs"] CMD []
docker image build -t tensorboard .
一応起動も書いておくと、Dockerコンテナの6006番ポートを開放してあげます。
docker run --rm -it -v <ログディレクトリ>:/logs -p 6006:6006 tensorboard
あとは普通にブラウザでlocalhost接続してあげれば問題無しです。
http://localhost:6006/
tensorboardXのDockerfile
今回はPyTorchとTensorboardを連携させたいので、もろもろひっくるめてこんな感じにしました。
FROM ubuntu:18.04 RUN apt-get -y update RUN apt-get -y install python3 RUN apt-get -y update RUN apt-get -y install python3-pip RUN pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl RUN pip3 install torchvision # install matplotlob RUN pip3 install matplotlib # install tensorboard RUN pip3 install tensorflow tensorboardX WORKDIR /home/ ENV HOME /home
普通にビルドしてあげます
docker image build -t tensorboardx .
起動は先と同じで6006番ポートを開けてあげます。
docker run --rm -it -v <ログディレクトリ>:/logs -p 6006:6006 tensorboardx
githubにあるサンプルコードを使って動かしてみます。
これで準備OKであとはいつもどおりブラウザから接続してあげます。
いつものTensorBoardの画面が出てきました。
感想
TensorBoardが使えるといろいろ便利そうなんで、これは非常に助かります。 PyTorchでもこれを使って遊んでいきたいと思います。
