在极值算力实例中运行 TensorBoard 服务
在极值算力实例中，您可以自行启动 TensorBoard 服务，查看本地训练日志或共享存储中的历史日志。服务使用的参数、端口、进程和运行时间都由您控制。
这与训练任务托管的 TensorBoard 服务不同：训练任务运行时，AIStudio 根据任务配置启动和管理服务，您无需执行 tensorboard 命令。
阅读本文后，您将能够：
- 在极值算力实例内安装并启动 TensorBoard 服务
- 查看本地训练产生的日志
- 查看共享存储中保留的训练任务日志
概述
极值算力实例中的 TensorBoard 适合交互式开发调试，也可以在训练任务结束后读取共享存储中保留的事件文件。
基本流程：
- 安装 TensorBoard：确保极值算力实例环境中有 TensorBoard
- 确定日志路径：本地路径或共享存储路径
- 启动服务：使用合适的参数运行
tensorboard命令 - 访问看板：通过平台控制台跳转或 SSH 端口转发
前提条件
在开始之前，请确保满足以下条件：
- 极值算力实例处于运行中状态
- 极值算力实例环境中已安装 TensorBoard（平台预置镜像通常已包含）
- 日志文件已存在于可访问的路径
安装 TensorBoard
如果镜像中未包含 TensorBoard，请手动安装：
pip install tensorboardTensorBoard 启动参数
--host 参数
重要
必须使用 --host 0.0.0.0 绑定到所有网络接口，否则平台无法转发服务。
--logdir 参数
--logdir 参数决定了 TensorBoard 扫描哪些目录来发现实验数据（runs）：
| 传入路径 | 扫描行为 | 适用场景 |
|---|---|---|
父目录（如 /mnt/shared/runs/） | 递归扫描所有子目录，发现全部 runs | 对比多个实验 |
| 具体 run 目录 | 只加载该目录的数据 | 查看单个实验 |
--port 参数
警告
平台仅转发 6006 端口。TensorBoard 默认运行在 6006 端口，如使用 --port 指定其他端口，控制台提供的 TensorBoard 入口将失效。如需使用其他端口，请通过 SSH 端口转发访问。
场景一 查看极值算力实例本地日志
在极值算力实例内进行交互式训练时，可以实时查看训练进度。
在训练脚本中配置日志目录：
language-pythonfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 指定日志目录 writer = SummaryWriter("./runs/experiment_1") # 训练循环中记录指标 for epoch in range(epochs): # ... 训练代码 ... writer.add_scalar('Loss/train', loss, epoch) writer.close()启动 TensorBoard：
language-shell# 查看 ./runs 下的所有实验 tensorboard --host 0.0.0.0 --logdir ./runs进入极值算力「容器实例」页面，找到目标极值算力实例，在「配置信息」列将光标悬浮在详情上，在悬浮窗口的高级配置中点击 TensorBoard 访问看板。
访问 TensorBoard
从平台控制台访问
在极值算力实例运行中，进入极值算力「容器实例」页面，找到目标实例，在「配置信息」列将光标悬浮在详情上，在悬浮窗口的高级配置中找到 TensorBoard，点击跳转即可访问。
从本地设备访问
TensorBoard 是用户在极值算力实例内自行运行的服务，平台会转发 6006 端口供控制台访问。如需从本地设备直接访问，可使用 SSH 端口转发：
后台运行 TensorBoard
在极值算力实例中，建议使用 tmux 或 nohup 在后台运行 TensorBoard，避免关闭终端后服务停止：
# 使用 nohup 后台运行
nohup tensorboard --host 0.0.0.0 --logdir /mnt/shared/runs > /dev/null 2>&1 &
# 或使用 tmux（推荐）
tmux new -s tensorboard
tensorboard --host 0.0.0.0 --logdir /mnt/shared/runs
# 按 Ctrl+B, D 分离会话常见问题
无法打开 TensorBoard 看板
诊断步骤：
检查极值算力实例状态：确认极值算力实例处于「运行中」状态
检查 TensorBoard 进程：在极值算力实例终端运行：
language-shellps aux | grep tensorboard如果没有输出，说明 TensorBoard 未启动。
检查 host 绑定：确认启动命令包含
--host 0.0.0.0检查端口号：确认 TensorBoard 运行在默认端口 6006
TensorBoard 只显示一个 run
原因：日志直接写入了父目录，而不是子目录。TensorBoard 将每个包含事件文件的目录识别为一个 run。
解决方案：为每个实验创建独立的子目录：
# 错误：直接写入父目录
writer = SummaryWriter("/mnt/shared/runs")
# 正确：写入子目录
writer = SummaryWriter("/mnt/shared/runs/exp1")同一个 run 中的多个事件文件没有同时更新
如果同一个 run 目录中有多个事件文件仍在同时追加，而看板没有显示这些文件的最新数据，可以尝试启用实验性参数 --reload_multifile=true：
tensorboard --host 0.0.0.0 \
--logdir /mnt/shared/runs/exp-001 \
--reload_multifile=true该参数会持续轮询同一个 run 目录中的多个活跃事件文件，可能增加内存占用和文件系统访问。它不控制父目录下的 run 发现；TensorBoard 通过 --logdir 递归发现 runs，无需为此启用 --reload_multifile。仅有多个历史事件文件时通常也不需要启用。训练程序仍应尽量让一个指定进程写入一个 run 目录。
可以使用 WandB 等其他工具吗？
平台暂未深度集成 WandB 等实验追踪工具。您可以自行安装和使用 SwanLab/WandB 等工具。