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Amazon SageMaker AI TensorBoard with 是 Amazon SageMaker AI 的一项功能，它将TensorBoard
注意
此功能用于使用 PyTorch 或调试深度学习模型的训练 TensorFlow。
对于数据科学家
训练大型模型可能存在科学问题，需要数据科学家进行调试并予以解决，以改善模型收敛性并使梯度下降过程稳定。
当您遇到损失不收敛、权重和梯度消失或迸发等模型训练问题时，需要访问张量数据来深入探究和分析模型参数、标量和任何自定义指标。将 SageMaker AI 与配合使用 TensorBoard，您可以可视化从训练作业中提取的模型输出张量。当你尝试不同的模型、多个训练运行和模型超参数时，你可以在一个地方选择多个训练作业 TensorBoard 并进行比较。
对于管理员
如果您是 AWS 账户或 SageMaker A SageMaker I 域的管理员，则可以通过 AI 控制台或 SageMaker AI 域中的 TensorBoard 登录页面管理 TensorBoard 应用程序用户。只要获得授予的权限，每个域用户都可以访问自己的 TensorBoard 应用程序。作为 A SageMaker I 域管理员和域用户，您可以根据自己的权限级别创建和删除 TensorBoard 应用程序。
注意
您无法出于协作目的共享 TensorBoard 应用程序，因为 SageMaker AI 域不允许在用户之间共享应用程序。如果用户有权访问 S3 存储桶，则可以共享 S3 存储桶中保存的输出张量。
支持的框架和 AWS 区域
SageMaker 人工智能中的 TensorBoard 应用程序可用于以下机器学习框架和 AWS 区域.
框架
-
PyTorch
-
TensorFlow
-
Hugging Face Transformers
AWS 区域
-
美国东部（弗吉尼亚州北部）(
us-east-1) -
美国东部（俄亥俄州）(
us-east-2) -
美国西部（俄勒冈州）(
us-west-2) -
欧洲地区（法兰克福）(
eu-central-1) -
欧洲地区（爱尔兰）(
eu-west-1)
注意
Amazon SageMaker AI 在ml.r5.large实例上 TensorBoard 运行，在 SageMaker AI 免费套餐或该功能的免费试用期结束后产生费用。有关更多信息，请参阅 Amazon A SageMaker I 定价
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