TensorBoard

学習中のパラメータ推移のログ監視に使うツール

公式HP

https://www.tensorflow.org/tensorboard/get_started?hl=ja#:~:text=TensorBoard%20は機械学習ワークフロー,なことを行えます。

sd-scriptsでの使い方

sd-scriptsにおけるログ機能では、Learning rateやlossの推移を監視できる。

TensorBoardをインストール

TensorBoardのライブラリをインストールします。

1. sd-scriptsフォルダ内でvenv環境を有効化　※リンク先を参照
2. TensorBoardをインストール。

   pip install tensorboard==2.10.1

   上記はPytorch 2.0.1+cu118系を入れた場合のVer.指定例です。
   Pytorch等のVer.次第では衝突が発生するので、適切なVer.は各自調査して下さい。

ログを保存する

公式解説：https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/blob/main/docs/train_README-ja.md#学習に関する設定

学習前の準備

最低限、下記のコマンドを足せば良い。

--logging_dir="C:\（中略）\logs"

学習実行

この状態で学習を実行すると、logsフォルダ内に下記のフォルダが作成される。
(１回の学習につき１個のフォルダ)

ログを見る

TensorBoardを開く

1. 下記のbatファイルを作成して実行。

   　rem tensorboardのライブラリを参照するため、sd-scriptsフォルダ内に移動して、venv環境を有効化
   　cd sd-scripts
   　call .\venv\Scripts\activate
   
   　rem tensorboardを実行。
   　tensorboard --logdir=C:\(指定したパス)\logs

2. エラーが出るかもしれないが気にしない。
   
3. http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)
   のアドレス部分をCTRL＋左クリックで
   TensorBoardが開きます。

ログを確認する

• ブラウザ画面をもとにログを閲覧しましょう。
  • TensorBoardのVer.によって操作が変わるかもしれないので、説明は割愛。
    フィーリングでわかるはず。