Colab使用tensorboard

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在使用google提供的colab训练目标检测模型过程中，需要使用tensorboard命令分析训练效果，结果发现直接在colab中使用tensorboard --logdir后给出的网址并不能打开，经过搜索发现可以借助Ngrok工具，在colab中使用tensorboard,现将过程记录如下：

1.在colab中下载安装Ngrok

在下载前，首先切换需要挂载谷歌云盘，由于我已经挂载了，所以这一步省略掉了；挂载完毕之后，将当前目录切换到Ngrok需要保存的目录下，然后下载、解压，命令如下：

import os
os.chdir('/content/drive/My Drive/Colab')

!wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip
!unzip ngrok-stable-linux-amd64.zip

2.添加tensorboard文件所在目录

LOG_DIR = '/content/drive/My\ Drive/Colab/raccoon/training/123'
get_ipython().system_raw('tensorboard --logdir {} --host 0.0.0.0 --port 6006 &'.format(LOG_DIR))

命令中的LOG_DIR指的是训练过程中模型的保存路径。

3.开启ngrok service，绑定port 6006(tensorboard)

#开启ngrok service，绑定port 6006(tensorboard)
get_ipython().system_raw('./ngrok http 6006 &')

4.产生网站，点击网站访问tensorboard

! curl -s http://localhost:4040/api/tunnels | python3 -c \
"import sys, json; print(json.load(sys.stdin)['tunnels'][0]['public_url'])"

代码及输出网址如下所示：

点击网址，即可看到熟悉的界面了，如下所示：

NOTE

以上操作如果不成功的话，可以考虑其他方式，如参考链接1中的 Summary and further reading 部分，该操作也可以成功。

参考链接

1.https://www.dlology.com/blog/quick-guide-to-run-tensorboard-in-google-colab/
2.写该文时，看到的一个分享的代码：https://colab.research.google.com/drive/16YpqISWqruH6wQuyWFp5ZUi5RaIF0_nB#scrollTo=S8_cQrgFmOp6

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