Методы удаленного запуска TensorBoard: туннелирование SSH, переадресация портов, ngrok и Jupyter Notebook - Fcodenotes

Чтобы запустить TensorBoard удаленно, вы можете использовать различные методы в зависимости от ваших настроек и требований. Вот несколько методов и примеры кода:

Метод: SSH-туннелирование
- Запустите TensorBoard на удаленном сервере.
```
$ tensorboard --logdir=<log_directory>
```
- Настройте SSH-туннель для перенаправления удаленного порта TensorBoard на ваш локальный компьютер.
```
$ ssh -L 6006:localhost:6006 user@remote_server
```
- Откройте веб-браузер на локальном компьютере и перейдите по адресу http://localhost:6006, чтобы получить доступ к TensorBoard.
Метод: переадресация портов с помощью SSH
- Запустите TensorBoard на удаленном сервере.
```
$ tensorboard --logdir=<log_directory> --port=<port_number>
```
- Перенаправьте нужный порт с удаленного сервера на локальный компьютер с помощью SSH.
```
$ ssh -L <local_port>:localhost:<remote_port> user@remote_server
```
- Откройте веб-браузер на локальном компьютере и перейдите по адресу http://localhost:, чтобы получить доступ к TensorBoard.
Метод: ngrok
- Установите ngrok на удаленном сервере.
- Запустите TensorBoard на удаленном сервере.
```
$ tensorboard --logdir=<log_directory>
```
- Запустите туннель ngrok и укажите порт TensorBoard.
```
$ ngrok http <tensorboard_port>
```
- Для удаленного доступа к TensorBoard перейдите по предоставленному URL-адресу ngrok в веб-браузере.
Метод: Блокнот Jupyter
- Запустите сервер Jupyter Notebook на удаленном компьютере.
- Запустите новый блокнот и запустите следующий код:
```
from tensorboard import notebook
notebook.list() # Shows the tensorboard URLs for running TensorBoard on the remote server
notebook.start("--logdir=<log_directory>") # Start TensorBoard
```
- Нажмите ссылку TensorBoard, чтобы получить к ней удаленный доступ.

Не забудьте заменить фактическим каталогом, содержащим ваши журналы TensorFlow, желаемым номером порта и с номером порта, используемого TensorBoard.