在本地通过远程服务器访问Tensorboard

本地中打开git，在git里面输入如下内容

ssh -L A:127.0.0.1:A B@C -p D

其中
A是本地的端口，eg: 6006（一般都设置为6006）
B是服务器的username，eg:ym
C是服务器的ip，eg：XXX.XXX.XX.XX
D是服务器的起始端口，eg：30000

例如：

ssh -L 6006:127.0.0.1:6006 [email protected] -p 30000

这样就把服务器的30000端口（D）映射到本地6006（A）端口了。

 

之后在远程服务器中运行Tensorboard，此时不用指定host IP

tensorboard --logdir logs

然后在本地谷歌浏览器输入

127.0.0.1:6006

 

在这里再附上pytorch使用tensorboard进行可视化的流程，我们采用的package是tensorboardX：

from tensorboardX import SummaryWriter

# 如果在其他函数中定义writer，再另一个函数调用，则需要先global

# global writer

writer = SummaryWriter()

writer.add_scalar('loss', loss, epoch)  #其中loss和epoch都是变量，loss是因变量y轴，epoch是自变量x轴

writer.add_scalar('tpr', tpr, epoch) #其中tpr和epoch是变量，同上，“tpr”是可视化图像的名字

writer.close()

接下来，去定义writer的那个py文件所在目录下寻找runs文件夹，在里面根据时间寻找保存tensorboard的文件夹就可以进行可视化操作了