运行 张量板可视化 docker 容器 运行 Ray Rllib 中的强化学习

Run tensorboard to visualise docker container running reinforcement learning in Ray Rllib

我有一个 docker 容器 运行 用于强化学习的自定义模拟。我已将所有这些代码放在一个 docker 容器中。

这段代码需要很长时间才能运行，我希望能够实时可视化算法。

但是，我不确定如何从这个容器启动 tensorboard。我正在考虑将数据保存到一个卷，然后从另一个容器访问它。

我最终按照我的建议做了，将数据保存在一个卷中并通过 tensorboard 访问外部数据源。

docker run -it -v <path/to/tensorflow_data>:</path/to/vol> -v <docker_container>:latest

<> 中的代码应替换为存储 tensorflow 数据的位置、您在容器中保存卷的路径以及容器的名称。

我遵循的步骤，我可以用张量板可视化结果：

  • 创建容器时，open/map张量板的外部端口：

nvidia-docker run -d --name tkra_tensorb --ipc=host -it -p 8513:8090 -p 3014:6006 -v /data:/data tkra_tb

  • 容器内，运行张量板：

tensorboard --logdir /data/tkra/MyDatasets/resnet101/checkpoints/ --host 0.0.0.0 --port 6006

在我的浏览器中打开张量板：:3014