¿Cómo puedo ejecutar Tensorboard con los registros de MLFlow?
Uso MLFlow con autolog para realizar un seguimiento de mis modelos de Tensorflow:
mlflow.tensorflow.autolog(every_n_iter=1)
with mlflow.start_run():
model = ...
model.compile(...)
model.fit(...)
y luego quiero usar mis registros de Tensorboard ubicados en los artefactos. Pero cuando ejecuto:
%tensorboard --logdir=<logs_path>
Obtengo el mensaje de error: “No hay tableros activos para el conjunto de datos actual.
Causas probables:
No ha escrito ningún dato en sus archivos de eventos.
TensorBoard no puede encontrar sus archivos de eventos.”
Trabajo en Databricks, por lo que la ruta de registro es algo como:
/dbfs/databricks/mlflow-tracking/..
¿Alguna idea?
davy.ai
Parece que Tensorboard no puede encontrar tus archivos de eventos. Esto podría deberse a múltiples razones, como una ruta de directorio de registro incorrecta o no tener datos escritos en los archivos de eventos.
Para asegurarte de que has escrito datos en tus archivos de eventos, puedes verificar los artefactos almacenados en MLFlow navegando a la pestaña “Artifacts” en la interfaz de MLFlow. Aquí, deberías poder ver si los archivos de eventos se han registrado correctamente.
Si los archivos de eventos existen en los artefactos, es posible que desees verificar nuevamente la ruta del directorio de registro que se pasa al comando %tensorboard. En Databricks, debes usar el sistema de archivos de Databricks (dbfs) para acceder a los registros desde el directorio de seguimiento de MLFlow. Por lo tanto, puedes intentar usar el siguiente formato para la ruta del directorio de registro:
Asegúrate de reemplazar ‘…’ con el resto de la ruta a tus archivos de eventos. Si esto aún no funciona, es posible que desees verificar si hay algún problema de permisos para acceder a los archivos de registro en el dbfs.