如何在aiForge中使用TensorBoard？

Jan 6, 2021

如圖所示，如果要使用aiForge的話，必須點擊進入TensorBoard才能正常顯示視覺化的Log資料
除此之外，當我們在進行訓練的時候，請找出程式碼中，有TensorBoard相關API的部份。
假設當下有4顆GPU進行4種不同的訓練任務，TensorBoard可以個別顯示，在左下角

# 以PyTorch_YOLOv4-tiny為例：# 把train.py第408行的
SummaryWriter(comment=opt.name)
# 改成SummaryWriter("/root/notebooks/tensorflow/logs",comment=opt.name)

它的作用原理就是將SummaryWriter寫入的內容從原本目前的資料夾(預設)，移動到/root/notebooks/tensorflow/logs當中。

1/10更新：每完成一次的訓練(例如300 epochs)後，請將logs資料夾移除，再重新建立logs資料夾，藉此清空前次訓練得到的紀錄，要保留也可以。

1/28更新：如果要使用soft link的話，可以使用以下指令：

# 將內部training log資料夾透過soft link到aiForge指定的log讀取目錄$ cd /root/notebooks/tensorflow/logs
$ ln -s /root/notebooks/output/log /root/notebooks/tensorflow/logs# 如果不想使用這個soft link了，可以到/root/notebooks/tensorflow/logs底下刪除，用以下找到l開頭的，如lrwxrwxrwx$ cd /root/notebooks/tensorflow/logs
$ ls -lalrwxrwxrwx 1 root 2045   65 Jan 28 09:37 log -> /root/notebooks/nfs/work/yanwei.liu/CrossDomainFewShot/output/log#直接rm log即可把這個softlink刪除
$ rm log

注意事項

剛開始訓練的時候，可能會因為單個epochs訓練比較久，所以數值無法即時寫入到TensorBoard上進行即時數值的顯示，這時候請耐心等待除了使用相對/絕對路徑外，也可以用soft link的指令去連結資料夾位置

如何在aiForge中使用TensorBoard？

Written by Yanwei Liu

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