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TensorBoardとJupyter Notebookを同時に起動する[Docker/nvidia-docker2]

Python/TensorFlowの使い方(目次)

Docker/nvidia-docker2を使用している場合は「Jupyter Notebook」と「TensorBoard」は同時に起動できないようです。

同時に起動させるにはJupyter Notebookが起動しているコンテナの他に、TensorBoard専用のコンテナを作成する必要があります。

[TensorBoard]

初めてログを作成する場合は「TensorFlowではじめる DeepLearning実装入門」の公開されているコードを使用すると良いです。

TensorBoard専用のコンテナ作成

-vは共有フォルダの設定です。詳細は以前の記事の3章参照。

docker run --rm -v /home/ユーザー名/tensor:/foo -p 6006:6006 -it tensorflow/tensorflow bash

このコマンドでは一時的にコンテナを作成します。「docker stop コンテナ名」を実行するとこのコンテナは削除されます。コンテナ名は「docker ps」で確認できます。(一時的なので毎回コンテナ名が異なる)

コンテナ上で、次のコマンドで実行するとTensorBoardが起動します。

tensorboard --logdir /foo/logs --host 0.0.0.0

「/foo/logs」は「tf.summary.FileWriter()」で作成したログファイルがあるフォルダを指定します。

TensorBoardをブラウザで表示するにはターミナルに表示されている「http://」のリンクを開きます。





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公開日：2018年07月22日 最終更新日：2018年08月24日
記事NO：02704