Google云平台接入tensorboard
Google Cloud Platform access tensorboard
我是 Google Cloud（和 unix）的新手，一直在使用 ml-engine 通过 Tensorflow 训练神经网络。
Here it says that you can monitor the app using tensorboard. How can I access the tensorboard panel? When I run it (from the Cloud Shell Access console) it says it's running at http://0.0.0.0:6006
我不知道云Shell控制台的IP，如何访问tensorboard面板？
命令我运行（和输出）：
tensorboard --logdir=gs://model_output
Starting TensorBoard 47 at http://0.0.0.0:6006
谢谢！
最简单的方法是将您的命令调整为：
tensorboard --logdir=gs://model_output --port=8080
例如添加 --port=8080 到你的命令，这样你就可以使用默认的 Web Preview option of Cloud Shell
我想提一些其他的建议。 @Fematich 的解决方案非常有帮助。这里的小问题是 8080 是默认端口，通常我们可能会在这个端口上 运行 jupyterlab。所以，我的建议是你需要 ssh 到两个会话；一个在 port 8080 上，一个在 port 6006 上。然后 运行 tensorboard 在 port 8080 的会话中，并在第二个会话中打开网络预览，将端口从默认的 8080 更改为 6006。这样您就可以在一个会话中自由更新您的模型并在另一个会话中观察图表。我发现它很有帮助。
我是 Google Cloud（和 unix）的新手，一直在使用 ml-engine 通过 Tensorflow 训练神经网络。
Here it says that you can monitor the app using tensorboard. How can I access the tensorboard panel? When I run it (from the Cloud Shell Access console) it says it's running at http://0.0.0.0:6006
我不知道云Shell控制台的IP，如何访问tensorboard面板？
命令我运行（和输出）：
tensorboard --logdir=gs://model_output
Starting TensorBoard 47 at http://0.0.0.0:6006
谢谢！
最简单的方法是将您的命令调整为：
tensorboard --logdir=gs://model_output --port=8080
例如添加 --port=8080 到你的命令，这样你就可以使用默认的 Web Preview option of Cloud Shell
我想提一些其他的建议。 @Fematich 的解决方案非常有帮助。这里的小问题是 8080 是默认端口，通常我们可能会在这个端口上 运行 jupyterlab。所以，我的建议是你需要 ssh 到两个会话；一个在 port 8080 上，一个在 port 6006 上。然后 运行 tensorboard 在 port 8080 的会话中，并在第二个会话中打开网络预览，将端口从默认的 8080 更改为 6006。这样您就可以在一个会话中自由更新您的模型并在另一个会话中观察图表。我发现它很有帮助。