网上找了很多方法都是jupyter 运行正常但不知道如何打开Tensorboard。折腾了很久,实验很多中方法最终找到了一个正确的方式。
首先创建docker volumes
docker volume create --name notebooks docker volume create --name logs
注: 这个是docker创建的volume 用来供jupyter 运行的notebook 和log 保存的卷信息。
然后在本机创建两个运来实际挂载notebooks 和logs的目录
注:目录根据自己情况创建
sudo mkdir /home/dyufei/docker/notebooks sudo mkdir /home/dyufei/docker/logs
Docker 运行jupyter(创建jupyter容器)
docker run --name jupyter -d -v notebooks:/home/dyufei/docker/notebooks -v logs:/home/dyufei/docker/logs -e "PASSWORD=abc123 -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow
注:
- --name 为创建容器名 即:jupyter
- -v 将本地的/home/dyufei/docker/logs目录挂载到docker的logs volume下
- -e "PASSWORD=abc123" 是jupyter启动登录的密码,密码自己设个喜欢的即可
- -p 是端口映射
Docker 运行jupyter(创建tensorboard容器)
docker run --name tensorboard -d -v logs:/home/dyufei/docker/logs -e "PASSWORD=abc123" -p 6006:6006 tensorflow/tensorflow:latest tensorboard --logdir /home/dyufei/docker/logs
大功告成!这样就可以在浏览器中打开了,
http://localhost:8888/
http://localhost:6006/
试试看
Tensorboard 和 jupyter 运行和停止
上面的命令创建并运行了 tnsorboard 和 jupyter两个容器,之后就可以直接启动和停止容器的方式来运行和停止Tensorboard 和 jupyter。
1)停止
docker stop jupyter docker stop tensorboard
2)启动
docker start jupyter docker start tensorboard
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月23日
2024年11月23日
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