Je suis nouveau dans Tensorflow et je bénéficierais grandement de quelques visualisations de ce que je fais. Je comprends que Tensorboard est un outil de visualisation utile, mais comment puis-je l'exécuter sur ma machine Ubuntu distante ?
Voici ce que je fais pour éviter les problèmes liés à l'acceptation par le serveur distant de votre IP externe locale :
-L pour transférer le port 6006 du serveur distant dans le port 16006 de ma machine (par exemple) : ssh -L 16006:127.0.0.1:6006 olivier@my_server_ip
Ce que ça fait, c'est que tout ce qui est sur le port 6006 du serveur (en 127.0.0.1:6006 ) sera transmis à vers ma machine sur le port 16006 .
tensorboard --logdir log avec la valeur par défaut 6006 port
Il y a également eu un problème avec les tracés de tensorboard qui étaient tout noirs sur Safari, mais qui fonctionnent sur Chrome (lié à la question suivante #4856 )
Une petite astuce : 127.0.0.1 voici votre local ip de la machine, vous devez donc le laisser tel quel. Ne le remplacez pas par votre adresse IP distante. J'ai gaspillé 10 minutes sur ce sujet. Comme je suis stupide !
Et l'application de l'IPv4 avec le -4 Le drapeau ssh a résolu le problème. En lisant les questions similaires, beaucoup ont eu des problèmes avec les adresses IPv6 dans leurs serveurs.
Vous pouvez faire du portage avec un autre ssh qui ne doit pas nécessairement être liée à la façon dont vous vous connectez au serveur (comme alternative à l'autre réponse). Ainsi, l'ordre des étapes ci-dessous est arbitraire.
de votre local machine, courir
ssh -N -f -L localhost:16006:localhost:6006 <user@remote>
sur le à distance machine, courir :
tensorboard --logdir <path> --port 6006
Ensuite, naviguez vers (dans cet exemple) http://localhost:16006 sur votre machine locale.
(explication de la commande ssh :
-N : aucune commande à distance
-f : mettre ssh en arrière-plan
-L <machine1>:<portA>:<machine2>:<portB> :
avant <machine1>:<portA> (portée locale) à <machine2>:<portB> (portée à distance)
Pour un port spécifique, ssh -p PORTNUMBER -N -f -L localhost:16006:localhost:6006 user@remote.
D'après la page 'man ssh', l'option -L effectue une redirection de port depuis le périmètre local vers le périmètre distant. Mais sinon, bonne réponse.
Vous n'avez pas besoin de faire quoi que ce soit d'extraordinaire. Il suffit de courir :
tensorboard --host 0.0.0.0 <other args here>et connectez-vous avec l'url et le port de votre serveur. Le site --host 0.0.0.0 indique à tensorflow d'écouter les connexions sur toutes les adresses IPv4 de la machine locale.
Cela devrait être la bonne réponse il est fort probable que tensorboard ne soit pas lié à une adresse visible par les services externes.
Si vous voulez seulement écouter sur votre IP publique, vous pouvez faire : tensorboard --host $(hostname -I) <autres args ici> Et ensuite vous pouvez copier-coller l'URL que tensorboard imprime : TensorBoard 1.12.2 at 10.0.50.42:6006 (Appuyez sur CTRL+C pour quitter)
"whats my ip" ou en entrant cette commande : wget http://ipinfo.io/ip -qO -
wget http://ipinfo.io/ip -qO - encore de là aussi.6006
123.123.12.32:6006
Si votre serveur distant est ouvert au trafic provenant de votre adresse IP locale, vous devriez être en mesure de voir votre Tensorboard distant.
Avertissement : si tous Si le trafic Internet peut accéder à votre système (si vous n'avez pas spécifié une adresse IP unique pouvant y accéder), n'importe qui peut être en mesure de visualiser vos résultats TensorBoard et s'enfuir en créant SkyNet lui-même.
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Quelques solutions possibles : (1) Il se peut que ce soit la même chose que de l'exécuter sur une machine locale, bien que je ne l'aie pas vérifié : après l'avoir exécuté, il vous fournit un numéro de port, avec lequel vous y accédez depuis le navigateur de votre machine locale. (2) Êtes-vous en mesure d'utiliser un logiciel de bureau à distance tel que RealVNC ? (3) Je suppose que vous exécutez également les calculs de tensorflow sur la même machine distante ; vous pouvez également télécharger les fichiers journaux sur votre machine locale, et exécuter tensorboard sur votre machine locale.