私はdatalab上で実行されているtensorflowからtensorboardをluanchingで助けを必要とするGoogleのクラウドdatalab

Question

からtensorboardを起動し、 私のコードは、以下の（すべてがdatalabである）である：

import tensorflow as tf 

with tf.name_scope('input'): 
    print ("X_np") 
    X_np = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_of_features],name="input") 

with tf.name_scope('weights'): 
    print ("W is for weights & - 15 number of diseases") 
    W = tf.Variable(tf.zeros([num_of_features,15]),name="W") 

with tf.name_scope('biases'): 
    print ("b") 
    #todo:authemate for more diseases 
    b = tf.Variable(tf.zeros([15]),name="biases") 

with tf.name_scope('layer'): 
    print ("y_train_np") 
    y_train_np = tf.nn.softmax(tf.matmul(X_np,W) + b) 

with tf.name_scope('correct'): 
    print ("y_ - placeholder for correct answer") 
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 15],name="correct_answer") 

with tf.name_scope('loss'): 
    print ("cross entrpy") 
    cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_train_np)) 

# % of correct answers found in batch 
print("is correct") 
is_correct = tf.equal(tf.argmax(y_train_np,1),tf.argmax(y_,1)) 
print("accuracy") 
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(is_correct,tf.float32)) 

print("train step") 
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) 
# train data and get results for batches 
print("initialize all varaible") 
init = tf.global_variables_initializer() 

print("session") 
sess = tf.Session() 
writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph) 
init = tf.global_variables_initializer() 
sess.run(init) 

!tensorboard --logdir=/logs 

出力は次のようになります。 はTensorBoardを開始ポート6006 上の41（あなたがhttp://172.17.0.2:6006に移動することができます）

私はリンクをクリックしたときただし、Webページは私が自演せてください

空でありますw私が逃しているもの。私はグラフを見ることを期待しています。後で私はより多くのデータを生成したいと思います。どんな提案も感謝しています。

多くの感謝！あなたがdatalabを使用している場合

Answer 1

、あなたは以下のようにtensorboard使用することができます。

from google.datalab.ml import TensorBoard as tb 

tb.start('./logs') 

http://googledatalab.github.io/pydatalab/google.datalab.ml.html