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Laden und Visualisieren von Ausgangstensoren mit der TensorBoard-Anwendung
Sie können eine Online- oder Offline-Analyse durchführen, indem Sie gesammelte Ausgangstensoren aus S3-Buckets in Kombination mit Trainingsjobs während oder nach dem Training laden.
Wenn Sie die TensorBoard-Anwendung öffnen, wird TensorBoard mit der Registerkarte SageMaker-AI-Datenmanager geöffnet. Der folgende Screenshot zeigt die vollständige Ansicht der Registerkarte „SageMaker-AI-Datenmanager“ in der TensorBoard-Anwendung.
Anmerkung
Die Visualisierungs-Plugins werden möglicherweise nicht angezeigt, wenn Sie die TensorBoard-Anwendung zum ersten Mal starten. Nachdem Sie Trainingsjobs im Plugin des SageMaker-AI-Datenmanagers ausgewählt haben, lädt die TensorBoard-Anwendung die TensorBoard-Daten und füllt die Visualisierungs-Plugins auf.
Anmerkung
Die TensorBoard-Anwendung wird nach einer Stunde Inaktivität automatisch heruntergefahren. Wenn Sie die Anwendung herunterfahren möchten, wenn Sie sie nicht mehr verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie TensorBoard manuell herunterfahren, damit Sie nicht für die Instance bezahlen müssen, auf der sie gehostet wird. Anweisungen zum Löschen der Anwendung finden Sie unter – Löschen Sie nicht verwendete TensorBoard-Anwendungen.
Auf der Registerkarte SageMaker-AI-Datenmanager können Sie einen beliebigen Trainingsjob auswählen und TensorBoard-kompatible Trainingsausgabedaten aus Amazon S3 laden.
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Verwenden Sie im Bereich Trainingsaufträge suchen die Filter, um die Liste der Trainingsjobs einzugrenzen, die Sie suchen, laden und visualisieren möchten.
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Wählen Sie im Abschnitt Liste der Trainingsaufträge mithilfe der Kontrollkästchen die Trainingsjobs aus, aus denen Sie Daten abrufen und für das Debuggen visualisieren möchten.
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Wählen Sie Ausgewählte Aufträge hinzufügen aus. Die ausgewählten Jobs sollten im Bereich Verfolgte Trainingsaufträge angezeigt werden, wie im folgenden Screenshot gezeigt.
Anmerkung
Auf der Registerkarte SageMaker-AI-Datenmanager werden nur Trainingsjobs angezeigt, die mit dem Parameter TensorBoardOutputConfig konfiguriert wurden. Stellen Sie sicher, dass Sie den SageMaker-AI-Schätzer mit diesem Parameter konfiguriert haben. Weitere Informationen finden Sie unter Schritt 2: Erstellen eines SageMaker-Trainings-Schätzerobjekts mit der TensorBoard-Ausgabekonfiguration.
Anmerkung
Die Visualisierungsregisterkarten werden möglicherweise nicht angezeigt, wenn Sie SageMaker AI zum ersten Mal mit TensorBoard verwenden oder keine Daten aus einer früheren Verwendung geladen wurden. Nachdem Sie Trainingsjobs hinzugefügt und einige Sekunden gewartet haben, aktualisieren Sie den Viewer, indem Sie auf den kreisförmigen Pfeil im Uhrzeigersinn in der oberen rechten Ecke klicken. Die Visualisierungsregisterkarten sollten angezeigt werden, nachdem die Jobdaten erfolgreich geladen wurden. Sie können die automatische Aktualisierung auch über die Schaltfläche Einstellungen neben der Aktualisierungsschaltfläche in der oberen rechten Ecke einstellen.
Visualisierung der Ausgangstensoren in TensorBoard
Auf den Grafikregisterkarten sehen Sie im linken Bereich die Liste der geladenen Trainingsjobs. Sie können auch die Kontrollkästchen der Trainingsjobs verwenden, um Visualisierungen ein- oder auszublenden. Die dynamischen TensorBoard-Plugins werden dynamisch aktiviert, je nachdem, wie Sie Ihr Trainingsskript so eingerichtet haben, dass es Zusammenfassungsschreiber und Pass-Callbacks für die Tensor- und Skalarsammlung enthält. Daher werden die Grafikregisterkarten auch dynamisch angezeigt. Die folgenden Screenshots zeigen Beispielansichten jeder Registerkarte mit der Visualisierung von zwei Trainingsjobs, in denen Metriken für Zeitreihen-, Skalar-, Diagramm-, Verteilungs- und Histogramm-Plugins erfasst wurden.
Die Ansicht auf der Registerkarte ZEITREIHEN
Die Ansicht auf der Registerkarte SKALARE
Die Ansicht auf der Registerkarte GRAPHEN
Die Ansicht auf der Registerkarte VERTEILUNGEN
Die Ansicht auf der Registerkarte HISTOGRAMME
