python - 如何在 Kaggle Kernels（或在 Colab 中使用 TF2）设置 Tensorboard？（为了调整超参数）

Question

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，但我很苦恼，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（https ://www.kaggle.com/aagundez/using-tensorboard-in-kaggle-kernels）根本没有帮助我，因为它会导致错误 404。

相反，在 Colab 中，将 tensorflow 更新为 tf2 时，出现以下错误：

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？非常感谢您提前。

标签： pythontensorflowgoogle-colaboratorytensorboardkaggle

Answer 1

这是在 Colab 中使用 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