【问题标题】:How to setup Tensorboard in Kaggle Kernels (or in Colab with TF2) ? (in order to tune hyperparameters)如何在 Kaggle Kernels(或在 Colab 中使用 TF2)设置 Tensorboard? (为了调整超参数)
【发布时间】:2020-03-22 06:24:55
【问题描述】:

我在 Kaggle 内核中设置 Tensorboard 时遇到了麻烦。我正在尝试使用 Tensorboard 回调优化我的 CNN 的超参数,但我很挣扎,就像在 Kaggle Kernel 中一样,我不知道如何获取 Tensorboard 接口,即使它似乎已配置并且这个(@ 987654321@) 根本没有帮助我,因为它会导致错误 404。

在 Colab 中,将 tensorflow 更新为 tf2 时,我收到以下错误:

ERROR: Failed to launch TensorBoard (exited with 1). Contents of stderr: Traceback (most recent call last):   File "/usr/local/bin/tensorboard", line 8, in <module>     sys.exit(run_main())   File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorboard/main.py", line 59, in run_main     default.get_plugins() + default.get_dynamic_plugins(),   File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorboard/default.py", line 110, in get_dynamic_plugins     for entry_point in pkg_resources.iter_entry_points('tensorboard_plugins')   File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorboard/default.py", line 110, in <listcomp>     for entry_point in pkg_resources.iter_entry_points('tensorboard_plugins')   File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pkg_resources/__init__.py", line 2442, in load     self.require(*args, **kwargs)   File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pkg_resources/__init__.py", line 2465, in require     items = working_set.resolve(reqs, env, installer, extras=self.extras)   File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pkg_resources/__init__.py", line 791, in resolve     raise VersionConflict(dist, req).with_context(dependent_req) pkg_resources.VersionConflict: (grpcio 1.15.0 (/usr/local/lib/python3.6/dist-packages), Requirement.parse('grpcio>=1.24.3'))

而且我不知道如何解决它。所以,我真的不知道该怎么办。 你有什么建议吗?我可以通过使用生成器和 flow_from_directory(所以没有 x_train、y_train ...)以其他方式(scikit-learn、talos ...)优化我的超参数,或者轻松地将其转换为其他格式吗? 非常感谢您。

【问题讨论】:

  • 你能分享一个独立的笔记本来重现你在 Colab 中观察到的问题吗?

标签: python tensorflow google-colaboratory tensorboard kaggle


【解决方案1】:

这是在 Colab 中通过 TF2 使用 Tensorboard 的方法

get_start.ipynb

关键部分是

%tensorflow_version 2.x
%load_ext tensorboard
# train and collect logs then call tensorboard
%tensorboard --logdir logs/fit

【讨论】:

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