TensorBoard

TensorBoard允许您直观地检查和解释您的 TensorFlow 运行和图表。它运行一个 Web 服务器，该服务器提供一个用于查看 TensorBoard 可视化效果并与之交互的网页。

TensorFlow 并且预装了带 TensorBoard 有 Conda 的深度学习 AMI（带有 Conda 的 DLAMI）。带有 Conda 的 DLAMI 还包括一个示例脚本，该脚本 TensorFlow 用于训练启用了额外日志功能的 MNIST 模型。MNIST 是通常用于训练图像识别模型的手写编号的数据库。在本教程中，您将使用脚本来训练 MNIST 模型， TensorBoard 并使用日志来创建可视化效果。

训练 MNIST 模型并使用可视化训练 TensorBoard

使用可视化 MNIST 模型训练 TensorBoard

连接到带 Conda 的 DLAMI 的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例。
激活 Python 2.7 TensorFlow 环境并导航到包含 TensorBoard 示例脚本的文件夹的目录：
```
$ source activate tensorflow_p27
$ cd ~/examples/tensorboard/
```
运行训练启用了延长日志记录的 MNIST 模型的脚本：
```
$ python mnist_with_summaries.py
```
该脚本将日志写入 /tmp/tensorflow/mnist。
将日志的位置传递到 tensorboard：
```
$ tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist
```
TensorBoard 在端口 6006 上启动可视化 Web 服务器。
为了方便从您的本地浏览器进行访问，您可以将 Web 服务器端口更改为端口 80 或其他端口。无论您使用哪个端口，都需要在 EC2 安全组中为您的 DLAMI 打开此端口。您还可以使用端口转发。有关更改安全组设置和端口转发的说明，请参阅设置 Jupyter Notebook 服务器。默认设置如下一步中所述。

注意
如果您需要同时运行 Jupyter 服务器和服务器，请为 TensorBoard 每台服务器使用不同的端口。
在您的 EC2 实例上打开端口 6006 (或您分配给可视化 Web 服务器的端口)。
1. 在 Amazon EC2 控制台中打开您的 EC2 实例，网址为：https://console.aws.amazon.com/ec2/。
2. 在 Amazon EC2 控制台中，选择网络与安全，然后选择安全组。
3. 对于安全组，选择最近创建的一个安全组（请参阅描述中的时间戳）。
4. 选择入站选项卡，然后选择编辑。
5. 选择添加规则。
6. 在新行中，键入以下内容：
  
  类型：自定义 TCP Rule
  
  协议：TCP
  
  端口范围：6006（或您分配给可视化服务器的端口）
  
  源：Custom IP (specify address/range)
使用使用 Conda 运行 DLAMI 的 EC2 实例的公有 IP 或 DNS 地址以及您打开的端口，打开 TensorBoard 可视化效果的网页： TensorBoard

http:// YourInstancePublicDNS:6006

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训练 MNIST 模型并使用可视化训练 TensorBoard

使用可视化 MNIST 模型训练 TensorBoard

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