在 Google Cloud 上查看 Docker 上的 Tensorboard答案

【问题标题】：View Tensorboard on Docker on Google Cloud在 Google Cloud 上查看 Docker 上的 Tensorboard
【发布时间】：2016-02-23 12:48:41
【问题描述】：

我正在尝试在 Google Cloud 上的 Docker 上显示来自 TensorFlow 的 TensorBoard。

http://tensorflow.org/how_tos/summaries_and_tensorboard/index.md

tensorboard --logdir ./

我在 Google Cloud 上运行 Apache（它可能在我的第一个容器“ai-unicorn”中，Docker 制作了自己的容器“docker-playground”）。我可以在 http://104.197.119.57/ 看到来自 Google Cloud 的默认页面。

我这样在 Google Cloud 上启动 TensorBoard：

root@6cf64fd299f0:/# tensorboard --logdir ./ Starting TensorBoard on port 6006 (You can navigate to http://localhost:6006)

我使用端口 6006 尝试了名为“在自定义端口上的浏览器窗口中打开”的 Google Cloud SSH 选项。

它显示： “我们无法连接到端口 6006 上的 VM。”

从 Google Cloud 查看 TensorBoard 的正确方法是什么？

【问题讨论】：

标签： docker google-cloud-platform tensorflow tensorboard

【解决方案1】：

通过default，TensorBoard 为127.0.0.1 上的请求提供服务，只有在同一台机器上运行的进程才能访问该请求。如果您使用--host 0.0.0.0 启动 TensorBoard，它还将为远程接口上的请求提供服务，因此您应该能够远程连接到它：

$ tensorboard --logdir ./ --host 0.0.0.0

请注意，“在自定义端口上的浏览器窗口中打开”不会将您连接到 TensorBoard 服务器 - 此选项用于连接到非标准端口上的 SSH 服务器。 Google Cloud Platform docs 包含有关如何从 VM 公开端口的信息。您需要允许 TCP 端口 6006 上的连接才能远程访问您的 VM。您可能还需要通过 instructions here 来从 Docker 容器中公开端口 6006。

编辑：添加了一些分步说明来帮助您进行 Docker 配置。这里有几个问题，无法判断哪一个失败了。

在启动 Docker 容器时配置端口转发：
```
(vm)$ docker run -p 0.0.0.0:7007:6006 -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow
```
这会将连接从 VM 上的端口 7007 转发到 Docker 容器中的 6006。（其他值也是可能的。）
确保您可以从 Docker 容器内连接到 TensorBoard：
```
(container)$ tensorboard --logdir ./ --host 0.0.0.0 --port 6006 &
(container)$ curl http://localhost:6006/
```
第二个命令应该打印一些 HTML 到控制台。
在 VM 上的 shell 中，确保您可以连接到容器中运行的 TensorBoard 实例：
```
(vm)$ curl http://localhost:7007/
```
该命令应将相同的 HTML 打印到控制台。
配置 Google Cloud 防火墙以允许您的本地客户端连接到 VM 上的端口 7007。
```
(client)$ gcloud compute firewall-rules create tensorboard --allow tcp:7007
```
您现在应该可以在客户端的网络浏览器中连接到 TensorBoard。

【讨论】：

gcloud auth login sudo gcloud components update gcloud compute firewall-rules create firewall_rule --allow tcp:80,tcp:443,tcp:6006 docker images docker run -p 127.0.0.1:$HOSTPORT:$6006 --name ai-unicorn -t XXXXXXXX tensorboard --logdir ./ --host 0.0.0.0 外部 IP 23.251.146.83 内部 IP 10.240.0.3 防火墙允许 HTTP 流量（未选择）允许 HTTPS 流量（未选择） ) 退出谷歌云后开始，我这样做：docker run b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-fulltensorboard --logdir ./ --host 0.0.0.0 去哪个地址查看 TensorBoard？
我试过这个23.251.146.83:0 并得到“这个地址使用的网络端口通常用于网页浏览以外的目的。Firefox 已取消对您的保护请求。”
在谷歌开发者控制台看防火墙规则 firewall-rule 0.0.0.0/0 tcp:80; tcp:443; tcp:6006 适用于所有目标所以我尝试了23.251.146.83 但它确实 ping ping -c 1 23.251.146.83 PING 23.251.146.83 (23.251.146.83) 56(84) 字节的数据。来自 23.251.146.83 的 64 个字节：icmp_seq=1 ttl=45 time=189 ms --- 23.251.146.83 ping 统计 --- 1 个数据包传输，1 个接收，0% 数据包丢失，时间 0ms rtt min/avg/max/mdev = 189.694/189.694/189.694/0.000 毫秒
我还没有找到如何从服务器显示 Tensorboard。 TensorFlow 提供在端口 6006 上打开的消息，并在外部地址上 ping。应该是 http 还是 https 地址？
我在评论中添加了更多内容 - 很难说出您的配置到底是什么，但请尝试这些步骤，让我知道您卡在哪里。

【解决方案2】：

您不必使用 Docker 来显示 TensorBoard。但是，如果您确实想使用 Docker，只需在 Docker 映像中运行 TensorBoard。

诀窍是允许外部访问默认的 TensorBoard tcp 端口 6006。

我尝试了以下可行的解决方案来在我的 Google Cloud VM 中显示 TensorBoard。

确保您通过了 gcloud 身份验证：

gcloud 认证登录
允许公共访问 tcp 端口 6006

gcloud compute firewall-rules create tensorboard-port --allow tcp:6006
在你的虚拟机上运行 TensorBoard

张量板 --logdir=workspace/train/
使用外部 IP 地址访问 VM 外部的 TensorBoard：

打开地址http://your_vm_externalIP:6006/,

例如http://104.196.140.145:6006/，其中 104.196.140.145 是我的 VM 的外部 IP 地址。

【讨论】：

【解决方案3】：

另一种选择是使用ngrok 建立隧道。见：Can I use Tensorboard with Google Colab?

$ from jupyter notebook
ps = !ps -ax
is_tensorboard_running = len([f for f in ps if "tensorboard" in f ]) > 0

is_ngrok_running = len([f for f in ps if "ngrok" in f ]) > 0
print("tensorbord={}, ngrok={}".format(is_tensorboard_running, is_ngrok_running))

if not is_ngrok_running:  
#    grok should be installed in /content/ngrok
  get_ipython().system_raw('/content/ngrok http 6006 &')
  is_ngrok_running = True

# get public url for tensorboard
tensorboard_url = !curl -s http://localhost:4040/api/tunnels | python3 -c \
    "import sys, json; print(json.load(sys.stdin)['tunnels'][0]['public_url'])"    
print("tensorboard url=", tensorboard_url)

【讨论】：