Re:ゼロから始めるML生活

ミスよりグズを嫌え

tensorboardXの導入メモ

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。

qiita.com

なるほどtensorboardXなるものがあるんですね。

github.com

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。

qiita.com

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。

qiita.com

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。

f:id:nogawanogawa:20181105200608p:plain

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。