Google App Engine에서 최신 버전의 TensorBoard 사용 시도

개요

지난번에 GCP에서 제공한 Docker 이미지를 이용하여 디자인을 했지만 TensorBoard가 최신 버전이 아니기 때문에 제가 직접 Docker 이미지를 준비하고 App Engine을 디자인해 봤습니다.
Google App Engine에서 TensorBoard 사용 시도
https://qiita.com/kai_kou/items/3be6d840fafb0623e664

전제 조건

Docker 응용 프로그램은 설치가 완료되어야 합니다.

절차.

Docker file 만들기

> mkdir 任意のディレクトリ
> cd 任意のディレクトリ
> touch Dockerfile
> vi Dockerfile
> docker build . -t tensorboard

참조) Docker의 이미지를 GAE/FE로 디자인
https://qiita.com/wasnot/items/b8691bb4940e6f4a9c24
Dockerfile

FROM python:3.5
RUN pip install tensorflow
ENTRYPOINT ["tensorboard", "--logdir", "gs://任意のバケット/output", "--port", "8080"]

요점은tensorboard의 매개 변수 옵션 --port 이 8080을 지정하는 것입니까?

app.만들기

> gcloud app gen-config
> vi app.yaml

기존 GCP 프로젝트를 디버깅하려면 service 을 지정하지 않으면 default 로 설계됩니다. 주의하십시오.
이번automatic_scaling 지정 실례는 한 대만 시작합니다.
app.yaml

env: flex
runtime: custom
service: サービス名

automatic_scaling:
  min_num_instances: 1
  max_num_instances: 1

참조 데이터 복사 및 처리

이번--logdir의 참조지는 클라우드 스토어입니다.
TensorFlow의 결과를 클라우드 스토어의 물통에 복사하세요.

> gsutil cp -r TensorFlowの結果フォルダ  gs://任意のバケット/output/

App Engine으로 설계

 > gcloud app deploy
(略)
Deployed service [サービス名] to [https://サービス名-dot-プロジェクトID.appspot.com]

You can stream logs from the command line by running:
  $ gcloud app logs tail -s サービス名

To view your application in the web browser run:

방문해 보다

그렇다면 이미 앱 Engine에서 디자인됐으니 URL을 방문해 보세요.

> open https://サービス名-dot-プロジェクトID.appspot.com

잘 됐다.
저번와는 달리 인증 기능이 없어 상황 보호 하에 사용될 수 있습니다.

참고 자료

텐소보드의 Docker 이미지를 간단하게 시작하는 방법
https://qiita.com/hoto17296/items/c0d214ca6e34c2d72a52
Docker의 이미지를 GAE/FE로 디자인
https://qiita.com/wasnot/items/b8691bb4940e6f4a9c24