通过

export 模块

将试验运行历史记录数据导出到适合在 Tensorboard 实例中查看的 Tensorboard 日志。

函数

export_to_tensorboard

将试验运行历史记录导出到可用于 Tensorboard 可视化的 Tensorboard 日志。

export_to_tensorboard(run_data, logsdir, logger=None, recursive=True)

参数

名称 说明
run_data
必需
Union[Run,list[Run]]

要导出的运行或运行列表。
logsdir
必需
str

导出日志的目录路径。
logger
Logger

可选的用户指定的记录器。

默认值: None
recursive
bool

指定是否以递归方式检索指定运行的所有子运行。

默认值: True

注解

使用此函数可以查看 Tensorboard 实例中的试验运行历史记录。 将其用于 Azure 机器学习试验和其他机器学习框架，这些框架不会在 Tensorboard 中本机输出日志文件。 有关使用 Tensorboard 的详细信息，请参阅 使用 Tensorboard 可视化试验运行和指标。

以下示例演示如何使用 export_to_tensorboard 函数导出机器学习日志，以便在 TensorBoard 中查看。 在此示例中，试验已完成，运行历史记录存储在 Tensorboard 日志中。


   # Export Run History to Tensorboard logs
   from azureml.tensorboard.export import export_to_tensorboard
   import os

   logdir = 'exportedTBlogs'
   log_path = os.path.join(os.getcwd(), logdir)
   try:
       os.stat(log_path)
   except os.error:
       os.mkdir(log_path)
   print(logdir)

   # export run history for the project
   export_to_tensorboard(root_run, logdir)

   # or export a particular run
   # export_to_tensorboard(run, logdir)

完整示例可从 https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/track-and-monitor-experiments/tensorboard/export-run-history-to-tensorboard/export-run-history-to-tensorboard.ipynb