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docker container 생성 시 설정
docker container안에서 tensorboard를 실행하기 위해서는 container를 run 할 때부터 설정을 해줘야 한다.
nvidia-docker run -ti -p <host port>:<container port> --name <container 이름> <IMAGE>
nvidia-docker run -ti -p 6006:6006 --name eagleeye pytorch/pytorch:1.1.0-cuda10.0-cudnn7.5-runtime
container를 생성할 때 -p 옵션으로 port를 설정해 줘야 한다. 기본적으로 tensorboard가 6006포트를 default로 하기 때문에 6006으로 했고, 만약 tensorboard에 port를 다르게 지정할 거면 바꿔서 설정하면 된다.
tensorboard 실행을 위한 라이브러리 설치 및 실행
docker container 생성이 완료되면 tensorboard를 실행하기 위해 tensorflow도 설치해 준다.
pip install tensorflow-gpu
tensorflow 설치도 완료되었으면 command로 tensorboard를 쳤을 때 저장한 log의 위치를 설정하지 않았기 때문에 밑에와 같이 error가 나타난다.
제대로 실행시키지 위해서는 밑에와 같이 해줘야 한다.
tensorboard --logdir=<log 폴더 위치> --port=<container에 설정한 port> --host=<localhost>
tensorboard --logdir=log/test --port=6006 --host=0.0.0.0
tensoboard에 대한 option
만약 tensorboard option에 대한 설명을 보고 싶으면 --help 옵션을 주면 된다.
tensorboard --help
tensorboard 실행 예시
tensorboard를 실행하였다면, chrome이나 explorer에 http://0.0.0.0:6006을 치면 밑에와 같이 제대로 실행되는 것을 확인할 수 있다.
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