【PyTorchチュートリアル】VISUALIZING MODELS, DATA, AND TRAINING WITH TENSORBOARD-4

前回、エラーが出たところまでをローカル環境のAnaconda、Jupyter環境で実行できました。TensorBoardの利用に、いくらかチュートリアル通りとはいかなかったので、その備忘録等を残していきたいと思います。

前回の失敗回の記事はこちらです。

ぱんだクリップ

【PyTorchチュートリアル】VISUALIZING MODELS, DATA, AND TRAINING WITH TENSORBOARD-3【失敗回】 | ぱん... GoogleColaboでやっていましたが、とうとうTensorBoardがうまく動かなくなりました。 今回は失敗回ということですね・・・ PyTorchの「VISUALIZING MODELS, DATA, AND TRAI...

こんな人の役に立つかも

・機械学習プログラミングを勉強している人

・PyTorchでTensorBoardを使いたい人

Anaconda環境の確認

Anaconda環境のJupyterNotebookでプログラミングを行いました。まずは、前回の掲示板の教え通り、PyTorchとTensorBoardを環境にインストールします。私はそのまま「Base(root)」環境に構築してしまいましたが、任意の環境を追加作成して「PyTorch」と「TensorBoard」を適用します。

下の図の通り、左から「All」「Update index…」として、「Tensor」と検索すると、以下のような一覧になるかと思います。私の環境では、「tensorboard」と「tensorflow」はまだ適用されていなかったので、「tensorboard」のみをチェックして「Apply」しました。（すでに入っているtensorboardが1.xとかの場合もアップデートしておきます。）

Jupyterにプログラムの作成

次に、Jupyterノートブックでチュートリアルプログラムを入力します。

GitHubに前回まで実行したプログラムを配置しましたので、コピペ等利用していただければと思います。

GitHub

machine-learning/VISUALIZING_MODELS,_DATA,_AND_TRAINING_WITH_TENSORBOARD.ipynb at master · perfectpa... ML code. Contribute to perfectpanda-works/machine-learning development by creating an account on GitHub.

TensorBoardの起動方法

ターミナルでTensorBoardを実行します。ここで結構いろいろと試しました。

tensorboard --logdir=/Python/runs

ターミナルで上記のコマンドを実行すると、http://localhost:6006でTensorBoardにアクセスができるようになります。

windowsでの階層指定

tensorboard --logdir=C:\Users\ユーザー名（任意）\Python\runs

AnacondaPromptは、「AnacondaNavigator」の「Environments」の以下のボタンで「OpenTerminal」とすると起動できます。

AnacondaPromptで上記のコマンドを実行すると、http://localhost:6006でTensorBoardにアクセスができるようになります。

TensorBoardの挙動について

チュートリアルプログラムでは、以下のプログラムを実行したときに、「runs/fashion_mnist_experiments_1」フォルダに「events」ファイルが追加されていきます。

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# default `log_dir` is "runs" - we'll be more specific here
writer = SummaryWriter('runs/fashion_mnist_experiment_1')

また、モデルを検査する項目のPROJECTORのプログラムを実行すると、以下のようにファイルが追加されるようです。

一度、ノートブックを終了して、再度立ち上げて実行すると、このフォルダ(fashion_mnist_experiments_1)に、どんどんファイルが追加されていくので、このフォルダを監視して、ノートブックを閉じたときや、ノートブックのカーネルをリセットしたときに、ファイルを全削除するなどしていました。

今後使っていくうちにこのあたりの管理やリセット等も勉強していくのかもしれませんが、現状このような対応をしています。

続きの記事はこちらになります。

ぱんだクリップ

【PyTorchチュートリアル】VISUALIZING MODELS, DATA, AND TRAINING WITH TENSORBOARD-5 | ぱんだクリップ データの可視化がやっと実行できました。 動作環境の構築が少しめんどくさかったね。 PyTorchチュートリアルの「VISUALIZING MODELS, DATA, AND TRAINING WITH TENSORBOARD...