在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业
ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。
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及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。
TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。
前提条件
为了保证训练结果中输出Summary文件，在编写训练脚本时，您需要在脚本中添加收集Summary相关代码。
TensorFlow引擎的训练脚本中添加Summary代码，具体方式请参见TensorFlow官方网站。
注意事项
- 运行中的可视化作业不单独计费，当停止Notebook实例时，计费停止。
- Summary文件数据如果存放在OBS中，由OBS单独收费。任务完成后请及时停止Notebook实例，清理OBS数据，避免产生不必要的费用。
在开发环境中创建TensorBoard可视化作业流程
Step1 创建开发环境并在线打开
在ModelArts控制台，进入页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的，在线打开运行中的开发环境。
TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。
Step2 上传Summary数据
在开发环境中使用TensorBoard可视化功能，需要用到Summary数据。
Summary数据可以直接传到开发环境的这个路径下/home/ma-user/work/，也可以放到OBS并行文件系统中。
- Summary数据上传到Notebook路径/home/ma-user/work/下的方式，请参见上传本地文件至JupyterLab。
- Summary数据如果是通过OBS并行文件系统挂载到Notebook中，请将模型训练时产生的Summary文件先上传到OBS并行文件系统，并确保OBS并行文件系统与ModelArts在同一区域。在Notebook中启动TensorBoard时，Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。
Step3 启动TensorBoard
在开发环境的JupyterLab中打开TensorBoard。
- 在JupyterLab左侧导航创建名为“summary”的文件夹，将数据上传到“/home/ma-user/work/summary”路径。注：文件夹命名只能为summary否则无法使用。
- 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。
Step4 查看训练看板中的可视化数据
训练看板是TensorBoard的可视化组件的重要组成部分，而训练看板的标签包含：标量可视化、图像可视化和计算图可视化等。
更多功能介绍请参见TensorBoard官网资料。
关闭TensorBoard
关闭TensorBoard方式如下：
，进入TensorBoard实例管理界面，该界面记录了所有启动的TensorBoard实例，单击对应实例后面的SHUT DOWN即可停止该实例。
