进入“summary”文件夹，单击方式1，直接进入TensorBoard可视化界面。如图2所示。 图2 TensorBoard界面（1） 方式2： 用户可以自行升级除2.4.0之外的TensorBoard，但需注意升级后只有方式2使用新的TensorBoard，其余方式保持TensorBoard2.1.1不变。

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图1 TensorBoard界面 TensorBoard任务创建后，训练任务界面新增TensorBoard状态展示，如图2所示。 图2 TensorBoard状态 单击页面上方账号信息区域，在下拉菜单中选择“TensorBoard”，可对当前创建的TensorBoard环境进行

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进入“summary”文件夹，单击方式1，直接进入TensorBoard可视化界面。如图2所示。 图2 TensorBoard界面（1） 方式2： 用户可以自行升级除2.4.0之外的TensorBoard，但需注意升级后只有方式2使用新的TensorBoard，其余方式保持TensorBoard2.1.1不变。

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Tensorboard显示502 bad gateway 问题现象 启动Tensorboard后，打开Tensorboard提示502 bad gateway，或者偶现502 bad gateway。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 启动Tensorboard对应的summ

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建议用户新建一个文件夹（例如：tb_logs），将tensorboard的日志文件（例如：tb.events）放到新建的文件夹下，然后执行tensorboard命令。示例命令如下： mkdir -p ./tb_logs mv tb.events ./tb_logs tensorboard --logdir ./tb_logs

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TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 问题现象 ModelArts训练作业出现如下报错： Encountered Unknown Error EntityTooLarge Your proposed upload exceeds the maximum

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）。 如果是在docker中运行tensorboard，启动docker容器的时候，需要将tensorboard的端口映射到宿主机的端口，这样才能在浏览器基于宿主机的ip+宿主机的端口访问tensorboard服务；同时启动tensorboard的时候，需要“—bind_all”参数。

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com” 问题现象 训练作业中使用Tensorboard直接写入到OBS路径，出现如下类似报错。 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因： 直接在OBS上写tensorboard文件，存在不稳定的风险。 处理方法 建议先将Tensorboard文件写到本地，然后再拷贝回OBS。

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两种类型。 TensorBoard和MindInsight能够有效地展示训练作业在运行过程中的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。 TensorBoard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以

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模型可视化作业中各参数的意义？ 可视化作业通过TensorBoard提供能力，TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题： 功能咨询

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读取文件报错，如何正确读取文件？ TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 训练作业日志中提示“No such

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描述 训练任务的描述信息。 任务运行环境 AI引擎 AI引擎及AI引擎的Python版本。 创建tensorboard任务 创建Tensorboard，详情请参见创建Tensorboard。 自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格

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户创建的所有开发环境和TensorBoard环境，功能说明如下所示： 开发环境：支持启动、停止或删除开发环境（Jupyterlab、WebIDE和Notebook环境）。 TensorBoard：单击“TensorBoard”，可查看TensorBoard环境列表。单击环境列表中

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描述 训练任务的描述信息。 任务运行环境 AI引擎 AI引擎及AI引擎的Python版本。 创建tensorboard任务 创建Tensorboard，详情请参见创建Tensorboard。 自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格

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cp命令将容器内tensorboard子目录拷贝到宿主机 /home下。 在宿主机上安装tensorboard并启动。 pip install tensorboard #安装 tensorboard --logdir=/home/tensorboard --bind_all #启动 启动成功后如下图所示。

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关掉sync-batch-norm，或者升pytorch版本，升级pytorch到1.10。 问题现象3 作业卡在tensorboard中，如下图所示： 解决方案3 存储路径设为本地路径，如cache/tensorboard，不要使用OBS路径。 问题现象4 使用pytorch中的dataloader读数据时

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可视化训练作业 可视化训练作业介绍 MindInsight可视化作业 TensorBoard可视化作业 父主题： JupyterLab

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模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

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sh脚本测试ModelArts训练整体流程 ModelArts环境挂载目录说明 如何查看训练环境变量 infiniband驱动的安装 Tensorboard的使用 如何保证训练和调试时文件路径保持一致 父主题： Standard专属资源池训练

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elete modelarts:service:delete modelarts:model:delete modelarts:tensorboard:delete modelarts:trainJob:delete modelarts:exemlProject:deletemo

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模型训练任务的名称 任务描述 模型训练任务的描述信息 任务创建时间 模型训练任务创建的时间 训练用时 模型训练耗时时长 Tensorboard Tensorboard状态 训练状态 显示训练任务当前的状态。 包括如下状态： ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。

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