方法一:
最简单的,把服务器上的训练权重文件下载到本地,使用本地的tensorboard
打开
方法二:
使用VsCode的remote ssh
插件,可以通过端口映射,将远程的6006端口映射到本地,直接访本地的6006即可
方法三:
首先训练好的模型文件一般会保存为这个样子:
这个是我远程服务器上的日志文件,如果拷贝到本地,用本地的tensorboard
打开也未尝不可,非常方便,步骤都是一样的。但是我不想每次看日志都要从服务器下载。
第一步:我的是Macbook,我直接打开了终端,并连接上远程服务器
ssh user@IP_address
就是远程连接服务器的这句代码,ssh 用户名@Ip地址,如果这个还不会的话还看什么远程服务器?
第二步:切换到你的tensorboard的路径下面
curry@curry:~$ cd tensorboard_path
第三步:进入自己的tensorboard的那个虚拟环境下面,我假设你是已经安装好了tensorboard
你可以直接通过pip install tensorboard
进行安装。如果你连虚拟环境也没有的话…你可能不适合本教程了。
# pip install tensorboard
conda activate tensor
第四步:使用tensorboard命令查看日志文件
tensorboard --logdir=20211212-185816/ --port 6018 --host xxx.xxx.xx.xx(你服务器的IP)
- 需要注意的是,logdir=后面是没有空格的,如果你加了空格的话,你要加上引号,比如
tensorboard --logdir= ‘20211212-185816/’ --port 6018 --host 0.0.0.0
- –port 可以自己设置
- 此外,
events.out.tfevents...*
这个文件不需要写到命令里面,它会自动寻找–logdir路径下面的events* - 当然,–logdir=后面的参数是你的相对路径,你的参数是绝对路径也没关系。但是相对路径一定要输正确,否则会找不到
- 如果有中文,空格之类的也会导致找不到events