Tensorboard 对训练性能影响
tensorboard简介
对于部分人来说，包括笔者本身，都是对图学习、深度神经网络等的具体数据相对陌生，就像一个黑盒子想揭开它里面的面纱一样。
而tensorboard正是用于tensorflow内置的一个可视化工具，通过将tensorflow的session.run程序运行中日志信息输出，并通过tensorboard可视化工具展示
使用方法也十分简单，在tensorflow中指定输出tensorboard路径，并在训练过程中/结束，在该路径下运行
并在浏览器下访问本地ip地址+端口号
也可以通过ssh、nginx进行ssh代理或者反向代理在其他机器上解决
开源 https://github.com/tensorflow/tensorboard
正题
tensorboard 开启后对训练性能消耗的影响
首先给大家展示的是某个分布式环境训练项目下无tensorboard检测数据下的每步数据。
其中Time(s) 就是每十steps训练所消耗的时间
而下图则是相同项目相同训练环境下有tensorboard数据监测可视化下的训练数据
其中tensorboard检测的数据有
- loss损失函数、global_step全局步数等数据scalars
- embedding 高维嵌入3D模型
- histogram等直方图展示
- Graph 图训练流程图的节点时间统计、图训练步骤的训练过程
从图中可以看出，有tensorboard进行检测的项目步数训练时间消耗更大，而无tensorboard则训练速度更快。（且可以忽视偶然因素，因为笔者也测试了不下二十遍了）
总结在有tensorboard检测下训练缓慢的原因：
- tensorboard检测的四种格式中，有部分格式性能消耗大
- tensorboard相当于另外其一个进程获取tensorflow输出日志，再进行可视化处理，涉及到文件通信大，抢占CPU资源？（笔者觉得还是更偏向第一种观点）
在此处提一下，在全网搜索基本比较少对tensorboard开启后会对训练性能产生负面效应，而往往因为这样，大家会忽略掉tensorboard所给性能消耗带来的影响。
建议大家在项目中，设置一个tensorboard的开关，用于控制是否打开tensorboard检测数据，即一个检测版、一个正式版用于区分彼此。
也因为全网对此资料比较少的情况下，笔者才写了这篇文章，且本人资历尚浅还是名大三学生，如有错误，请各位斧正，谢谢大家。
ps:
希望国内程序员大佬们，不要一篇文章狂抄狂转载了，百度查的一个问题，回答全部一模一样，甚至只是不同网站相同内容，而更有甚者，更是相同平台相同内容，还标原创。实在不建议大家这样做，形成一个不好的交流环境。