TensorBoard.dev を使う

TensorBoard.dev は、無料で提供されている一般向けの TensorBoard サービスです。機械学習の実験をアップロードし、あらゆるユーザーと共有することができます。

このノートブックでは、簡単なモデルをトレーニングし、TensorBoard.dev にログをアップロードする方法を学習します。プレビュー

セットアップとインポート

このノートブックでは、バージョン 2.3.0 以降でのみ利用できる TensorBoard 機能を使用します。

import tensorflow as tf
import datetime
from tensorboard.plugins.hparams import api as hp

簡単なモデルのトレーニングと TensorBoard ログの作成

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

def create_model():
  return tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
  ])

TensorBoard ログは、トレーニング中に TensorBoard と ハイパーパラメータコールバック を Keras の Model.fit() に渡して作成します。作成後は、そのログを TensorBoard.dev にアップロードすることができます。

model = create_model()
model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy'])

log_dir="logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(
    log_dir=log_dir, histogram_freq=1)
hparams_callback = hp.KerasCallback(log_dir, {
    'num_relu_units': 512,
    'dropout': 0.2
})

model.fit(
    x=x_train, 
    y=y_train, 
    epochs=5, 
    validation_data=(x_test, y_test), 
    callbacks=[tensorboard_callback, hparams_callback])

（Jupyter 限定）TensorBoard.dev の認証

Colab では、このステップは不要です。

このステップには、Jupyter の外部でシェルコンソールを使って認証する必要があります。ご利用のコンソールで、次のコマンドを実行してください。

tensorboard dev list

このフローの一環として、認証コードが提供されます。このコードは、サービス規約に同意する際に必要となります。

TensorBoard.dev へのアップロード

TensorBoard ログをアップロードすると、ほかの人に共有できる URL が提示されます。

アップロードした TensorBoards は一般に公開されるため、機密データはアップロードしないようにしてください。

logdir 全体のアップロードが完了すると、アップローダは終了します。（この動作は、--one_shot フラグによって指定されています。）

!tensorboard dev upload --logdir ./logs \
  --name "Simple experiment with MNIST" \
  --description "Training results from https://colab.sandbox.google.com/github/tensorflow/tensorboard/blob/master/docs/tbdev_getting_started.ipynb" \
  --one_shot

各アップロードには、一意の実験 ID があり、同じディレクトリで新しいアップロードを開始する場合には、新しい実験 ID が与えられます。アップロードしたすべての実験は、https://tensorboard.dev/experiments/ で表示できます。または、次のコマンドを使用して、ターミナルに実験を一覧表示することもできます。

tensorboard dev list

tensorboard dev list

TensorBoard.dev のスクリーンショット

https://tensorboard.dev/experiments/: に移動すると、次のように表示されます。

TensorBoard.dev で新しい実験に移動すると、次のように表示されます。

TensorBoard.dev 実験の削除

アップロード済みの実験を削除するには、delete コマンドを使用して、削除する experiment_id を指定します。上記のスクリーンショットでは、experiment_id は左下（w1lkBAOrR4eH35Y7Lg1DQQ）に示されています。

# You must replace YOUR_EXPERIMENT_ID with the value output from the previous
# tensorboard `list` command or `upload` command.  For example
# `tensorboard dev delete --experiment_id pQpJNh00RG2Lf1zOe9BrQA`

## !tensorboard dev delete --experiment_id YOUR_EXPERIMENT_ID_HERE