在Google Cloud上的Docker上查看Tensorboard

Question

我正在尝试在谷歌云上的Docker上显示来自TensorFlow的TensorBoard。

http://tensorflow.org/how_tos/summaries_and_tensorboard/index.md

tensorboard --logdir ./

我有运行在Google Cloud上的Apache (它可能在我的第一个容器"ai-unicorn“Docker做了自己的容器"docker-playground")。我可以在http://104.197.119.57/上看到谷歌云的默认页面。

我在谷歌云上启动TensorBoard，如下所示：

root@6cf64fd299f0:/# tensorboard --logdir ./ Starting TensorBoard on port 6006 (You can navigate to http://localhost:6006)

我使用端口6006尝试了名为“在自定义端口上的浏览器窗口中打开”的Google Cloud SSH选项。

它显示：“我们无法连接到端口6006上的VM。”

从谷歌云查看TensorBoard的正确方式是什么？

Answer 1

通过default，TensorBoard在127.0.0.1上服务请求，只有在同一台机器上运行的进程才能访问它。如果您使用--host 0.0.0.0启动TensorBoard，它还将在远程接口上服务请求，因此您应该能够远程连接到它：

$ tensorboard --logdir ./ --host 0.0.0.0

请注意，“在自定义端口上打开浏览器窗口”不会将您连接到TensorBoard服务器-此选项用于连接到非标准端口上的服务器。Google Cloud Platform docs包含有关如何从VM公开端口信息。您需要允许TCP端口6006上的连接，才能远程访问您的虚拟机。您可能还需要通过遵循instructions here从Docker容器公开端口6006。

Docker编辑：添加了一些分步说明来帮助您进行配置。这里有几个问题，不可能区分哪一个是失败的。

1. 在启动Docker容器时配置端口转发：

(vm)$ docker run -p 0.0.0.0:7007:6006 -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow

这会将连接从VM上的端口7007转发到Docker容器中的6006。(其他值是您可以从Docker容器内连接到TensorBoard的possible.)

• Ensure：

(容器)$ tensorboard --logdir./--主机0.0.0.0 --端口6006 &(容器)$ curl http://localhost:6006/

第二个命令应将一些超文本标记语言打印到控制台。

• 在VM上的shell中，请确保您可以连接到在容器中运行的TensorBoard实例：

(vm)$ curl http://localhost:7007/

该命令应将相同的超文本标记语言打印到Google Cloud防火墙的console.

• Configure，以允许本地客户端连接到VM上的端口7007。

(客户端)$ gcloud计算防火墙-规则创建tensorboard --允许tcp:7007

现在，您应该能够在客户端的web浏览器中连接到TensorBoard。

Answer 2

您不必使用Docker来显示TensorBoard。但如果你确实想使用Docker，只需在Docker镜像中运行TensorBoard即可。

技巧是允许外部访问默认的TensorBoard tcp端口6006。

我尝试了以下工作解决方案，在我的Google Cloud VM中显示TensorBoard。

1. 确保通过gcloud认证：

gcloud auth login

• 允许公共访问tcp端口6006

gcloud计算防火墙-规则创建tensorboard-port --允许tcp:6006

• 在虚拟机上运行TensorBoard

to访问虚拟机外部tensorboard的主板--logdir=workspace/train/

• Use外部IP地址：

开放地址http://your_vm_external IP:6006/，

例如，http://104.196.140.145:6006/，其中104.196.140.145是我的虚拟机的外部IP地址。

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Answer 3

另一种选择是使用ngrok进行隧道。请参阅：Can I use Tensorboard with Google Colab?

$ from jupyter notebook
ps = !ps -ax
is_tensorboard_running = len([f for f in ps if "tensorboard" in f ]) > 0

is_ngrok_running = len([f for f in ps if "ngrok" in f ]) > 0
print("tensorbord={}, ngrok={}".format(is_tensorboard_running, is_ngrok_running))

if not is_ngrok_running:  
#    grok should be installed in /content/ngrok
  get_ipython().system_raw('/content/ngrok http 6006 &')
  is_ngrok_running = True

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