もうタイトルで言いたいことを書いてしまったのだけど..
rcのないTensorFlow1.3.0をDockerイメージで立ち上げたのだけど
デフォルトでTensorBoardが入らなくなってしまった..
pip3 install tensorflow-tensorboard を実行すればインストールされる。
あとでRelease Noteみたら
先頭にちょこっとTensorBoardはココを見ろとか書かれていて
リンクを踏むと、いつのまにかTensorBoardだけ別プロジェクトになってて
ReleaseNoteが個別になっていた..
TensorBoardは別のpipパッケージtensorflow-tensorboard[1]としてリリースされました。 TensorFlowはこのパッケージに依存しているため、ユーザの操作は必要ありません。 TensorBoard 0.1.xシリーズはTensorFlow 1.3.xに対応しています。
..しっかり英語のドキュメントを読みなさいってことね..
..にしても、TesnorFlowのBrainチームって、日本人には冷たいねえ..
以下、TensorBoard0.1.4ののこりのReleaseNoteドキュメントを勝手翻訳したものです。
翻訳内容はat your own riskで参照してください。
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機能
- TensorBoardには完全な機能を備えたプラグインシステムが追加されました。 既存のファーストパーティのダッシュボードはこのAPIを使用するように変換されているため、任意のサードパーティのプラグインよりも特権がありません。 詳細は https://github.com/tensorflow/tensorboard-plugin-example をご覧ください。
- ビジュアライゼーションのページが変更され、大規模なデータセットによるCPUのロックが防止されます。
- 私たちは現在、色盲ユーザにとってより使いやすくなっています。 彼の助けを借りて Paul Tol に感謝します。 ＃288を参照のこと
- グラフエクスプローラで、TensorFlow関数(function.Defun)を表すノードを展開できるようになりました。
- グラフエクスプローラでは、モデルがテンソル処理単位で実行できるかどうかを明確にするTPU互換性によってノードを色付けできます。
- メインメニューにはアクティブなダッシュボードしか表示されないため、混乱が少なくなり、特に小さな画面で役立ちます。
バグ修正と改善
- TensorBoardは、より少ないHTTP要求で、ネットワーク経由でより高速にロードされるようになりました。
- スムージングが無効になっている場合、スカラーチャートのツールチップに誤解を招くような値が表示されることはなくなりました。
- 画像ダッシュボードには、実際のサイズで画像を表示するためのダッシュボード全体の切り替えが用意されました。
- グラフエクスプローラからグラフをダウンロードすると、小さな画像が表示されなくなりました。
- ログ出力がより良くなりました。
既知の問題点
- 関数 tensorboard.util.encode_wav とモジュール tensorboard.plugins.audio.summary は最新のNightlyバージョンのTensorFlowに依存し、TensorFlowバージョン1.3.0では動作しません。
[1] 将来的にPyPi上でtensorboardという名前に変更されます。 いまのところはtensorflow-tenmsorboardでインストールしてください。
