tensorflow/tensorboard

TensorBoard (tensorflow/tensorboard) – 解説（READMEにのみ基づく） 何であるか TensorBoardは、TensorFlowの実行とグラフを検査・理解するためのウェブアプリケーションのセットです。完全にオフラインで動作します（ローカルマシン、ファイアウォールの後、またはデータセンター内）。 使い方 1. TensorFlowコード内でsummary writerを作成します。たとえば python file_writer = tf.summary.FileWriter('/path/to/logs', sess.graph) そしてsummary op（tf.summary.scalar、tf.summary.imageなど）でsummaryデータを書き込みます。 2. ログディレクトリを指定してTensorBoardを起動します： bash tensorboard --logdir /path/to/logs （またはBazel経由：bazel run tensorboard -- --logdir /path/to/logs）。 3. ChromeまたはFirefoxで http://localhost:6006 を開きます。 READMEに記載されたキーポイント - Summary ops：tf.summary.scalarのような、シリアル化されたprotobufを生成するop。評価してFileWriterで結果を書き込みます。 - Tags：各summary opに付ける名前。フロントエンドでのデータの整理に使用されます。 - Event files & logdir：FileWriterはappend-onlyなレコード（"tfevents"を含むファイル）をディレクトリ（logdir）に書き込みます。TensorBoardはディレクトリ全体を読み取り、トレーニング再開時に複数のeventファイルを統合します。 - Runs：TensorBoard起動時にlogdirツリーを走査します。tfeventsファイルを含む各サブディレクトリは別個のrunと見なされ、実験の並列比較が可能になります。 説明される可視化機能 - Scalar Dashboard：時間経過に伴うスカラーステータス（損失、学習率など）のラインチャート。ズーム、パン、クロスヘアツールチップをサポート。 - Histogram Dashboard：テンソルの分布が時間とともにどう変化するかを表示。オフセットスライスまたは重ね合わせのラインで表示可能。 - Distribution Dashboard：ヒストグラムデータから導出されるパーセンタイルライン（最大値、93%、84%、…、最小値）を表示。正規分布における±σ帯として解釈可能。 - Image Dashboard：各タグごとの最新PNGを、行（タグ）×列（runs）の形式でレイアウト表示。 - Audio Dashboard：各タグの最新音声を再生可能なウィジェットとして表示。 - Graph Explorer：TensorFlowグラフを可視化。明確さのために名前スコープを使用します。 - Embedding Projector：チェックポイントファイルから高次元埋め込みを可視化。オプションでメタデータ/語彙/スプライトを追加可能。 - Text Dashboard：Markdownテキストスニペット（ハイパーリンク、リスト、テーブル）をレンダリング。 - Time Series Dashboard：スカラ、ヒストグラム、画像カードを横並びに配置できる統合ビュー。ランの色、ピン留め、設定の永続化、タグフィルタの自動補完をサポート。 READMEからの追加ノート - TensorBoardはインターネット接続なしでも動作します。 - 一度に1つのアクティブなイベントファイルを想定しています。複数のsummary writerは別々のディレクトリに書き込むべきです。 - RAM効率のため、データはダウンサンプリングされる可能性があります。--samples_per_pluginで制御できます。 - チェックポイントからの孤立データはSessionLog.STARTイベントで削除できます（--purge_orphaned_data falseで無効化も可）。 - プラグインを追加できます。ADDING_A_PLUGINガイドと例プラグインを参照してください。 上記すべては、提供されたREADMEからそのまままたは言い換えられたものであり、外部の事実は一切追加されていません。