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我正在尝试访问tensorflow_resnet_cifar10_with_tensorboard示例的 Tensorboard，但不确定 url 应该是什么，帮助文本提供了 2 个选项：

您可以通过http://localhost:6006在本地访问 TensorBoard或使用您的 SageMaker 笔记本实例 proxy/6006/（如果忘记将斜杠“/”放在 url 末尾，则 TensorBoard 将无法工作）。如果 TensorBoard 在不同的端口上启动，请调整这些 URL 以匹配。

当它说本地访问时，这是否意味着 Sagemaker 在 AWS 中创建的本地容器？如果是这样，我该如何到达那里？

或者如果我使用run_tensorboard_locally=False，代理 url 应该是什么？

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这是我的解决方案：

如果我的 sagemaker 笔记本实例的 URL 是：

https://myinstance.notebook.us-east-1.sagemaker.aws/notebooks/image_classify.ipynb

访问 TensorBoard 的 URL 将是：

https://myinstance.notebook.us-east-1.sagemaker.aws/proxy/6006/
于 2018-09-19T03:32:19.287 回答
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您可以使用链接“proxy/6006”访问笔记本上的 TensorBoard。

如果你设置 run_tensorboard_locally=False 那么它不会启动 TensorBoard。

如果您单击的 URL 显示错误“[Errno 111] Connection denied”，那么似乎培训已经停止。根据https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk它“在执行结束时终止 TensorBoard”，因此您似乎只能在训练步骤期间访问它。

于 2018-01-17T11:48:33.833 回答
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“本地”是指运行 estimator.fit 方法的机器。因此，如果您在 SageMaker 笔记本实例上运行示例笔记本，则 tensorboard 将在该机器上运行。

您引用的文本的“proxy/6006”部分是一个可点击的链接，它将在您的笔记本上显示 TensorBoard。完整的 URL 将是“https://.notebook..sagemaker.aws/proxy/6006/”。

于 2018-01-05T02:53:21.040 回答
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您可以在此处找到更详细的教程：https ://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-tensorboard.html

您可以像这样保存日志：

LOG_DIR = os.path.join(os.getcwd(), "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S"))

EFS_PATH_LOG_DIR = "/".join(LOG_DIR.strip("/").split('/')[1:-1])

然后按照以下步骤午餐 Tensorboard：打开一个新的Terminal. 安装 Tensorboard 并启动它（从 Jupyter 笔记本复制 EFS_PATH_LOG_DIR）：

pip install tensorboard 
tensorboard --logdir <EFS_PATH_LOG_DIR>

打开张量板： https://<YOUR_Notebook_URL>.studio.region.sagemaker.aws/jupyter/default/proxy/6006/

如果您将日志存储在 S3 中，您可以通过执行以下操作从终端再次启动它：

AWS_REGION=region tensorboard --logdir s3://bucket_name/logs/

然后再次访问相同的网址：https://<YOUR_Notebook_URL>.studio.region.sagemaker.aws/jupyter/default/proxy/6006/

于 2021-08-05T13:43:53.430 回答