tensorflow/tensorboard

TensorBoard (tensorflow/tensorboard) – 설명서 (README에만 기반) 무엇인가요 TensorBoard는 TensorFlow 실행 및 그래프를 검사하고 이해하기 위한 웹 애플리케이션 세트입니다. 완전히 오프라인에서 작동합니다 (로컬 머신, 방화벽 뒤, 또는 데이터센터 내). 사용 방법 1. TensorFlow 코드에서 요약 기록기(summary writer)를 생성합니다. 예를 들어 python file_writer = tf.summary.FileWriter('/path/to/logs', sess.graph) 그리고 요약 op(tf.summary.scalar, tf.summary.image 등)를 사용하여 요약 데이터를 기록합니다. 2. 로그 디렉터리를 지정하여 TensorBoard를 실행합니다: bash tensorboard --logdir /path/to/logs (또는 Bazel를 통해: bazel run tensorboard -- --logdir /path/to/logs). 3. Chrome 또는 Firefox에서 http://localhost:6006을 엽니다. README에서 제시된 핵심 개념 - 요약 op: tf.summary.scalar와 같은 직렬화된 protobuf를 생성하는 op. 이를 평가하고 FileWriter로 결과를 기록합니다. - 태그: 각 요약 op에 부여하는 이름. 프론트엔드에서 데이터를 정리하는 데 사용됩니다. - 이벤트 파일 및 로그 디렉터리: FileWriter는 append-only 레코드("tfevents"를 포함하는 파일)를 디렉터리(logdir)에 기록합니다. TensorBoard는 전체 디렉터리를 읽어, 훈련 재시작 시 여러 이벤트 파일을 연결합니다. - 런: TensorBoard가 시작될 때 logdir 트리를 탐색합니다. tfevents 파일을 포함하는 각 하위 디렉터리는 별도의 런으로 간주되어 실험 간 비교가 가능합니다. 설명된 시각화 기능 - 스칼라 대시보드: 시간에 따른 스칼라 통계(손실, 학습률 등)의 선형 차트. 줌, 팬, 크로스헤어 툴팁을 지원합니다. - 히스토그램 대시보드: 텐서의 분포가 시간에 따라 어떻게 변화하는지 표시. 오프셋 슬라이스 또는 겹쳐진 선으로 볼 수 있습니다. - 분포 대시보드: 히스토그램 데이터에서 유도된 백분위수 라인(최대값, 93%, 84%, …, 최소값)을 표시. 정규 분포의 ±σ 밴드로 해석할 수 있습니다. - 이미지 대시보드: 각 태그에 대한 최신 PNG를 행(태그) × 열(런) 구조로 레이아웃합니다. - 오디오 대시보드: 각 태그의 최신 오디오를 재생 가능한 위젯으로 표시합니다. - 그래프 탐색기: TensorFlow 그래프를 시각화합니다. 명확성을 위해 이름 스코프를 사용하세요. - 임베딩 프로젝터: 체크포인트 파일에서 고차원 임베딩을 시각화하며, 선택적으로 메타데이터/어휘/스프라이트를 포함할 수 있습니다. - 텍스트 대시보드: 하이퍼링크, 목록, 테이블을 포함한 Markdown 텍스트 스니펫을 렌더링합니다. - 시간 시리즈 대시보드: 스칼라, 히스토그램, 이미지 카드를 옆으로 배치할 수 있는 통합 뷰. 런 색상, 고정, 설정 지속성, 태그 필터 자동완성을 지원합니다. README에서 추가된 참고 사항 - TensorBoard는 인터넷 연결 없이도 작동합니다. - 동시에 하나의 활성 이벤트 파일만을 기대합니다. 여러 요약 기록기는 별도의 디렉터리에 기록해야 합니다. - RAM 효율을 위해 데이터는 다운샘플링될 수 있습니다. --samples_per_plugin로 제어할 수 있습니다. - 체크포인트에서 발생한 고립된 데이터는 SessionLog.START 이벤트로 정리할 수 있습니다 (또는 --purge_orphaned_data false로 비활성화 가능). - 플러그인을 추가할 수 있습니다. ADDING_A_PLUGIN 가이드와 예제 플러그인을 참조하세요. 위 내용은 제공된 README에서 그대로 또는 요약한 것이며, 외부 정보는 전혀 포함되지 않았습니다.