Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

# Utilizzo TensorBoard in Amazon SageMaker Studio Classic
<a name="studio-tensorboard"></a>

**Nota**  
Al 30 novembre 2023, la precedente esperienza con Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l’utilizzo dell’applicazione Studio Classic. Per informazioni sull’utilizzo dell’esperienza Studio aggiornata, consulta [Amazon Studio SageMaker](studio-updated.md).  
Studio Classic è ancora gestito per i carichi di lavoro esistenti ma non è più disponibile per l'onboarding. È possibile interrompere o eliminare solo le applicazioni Studio Classic esistenti e non è possibile crearne di nuove. Ti consigliamo di [ migrare il carico di lavoro alla nuova esperienza di Studio. ](studio-updated-migrate.md)

 Il seguente documento illustra come installare ed eseguire TensorBoard in Amazon SageMaker Studio Classic. 

**Nota**  
Questa guida mostra come aprire l' TensorBoard applicazione tramite un server notebook SageMaker Studio Classic di un profilo utente di un singolo dominio SageMaker AI. Per un' TensorBoard esperienza più completa integrata con SageMaker Training e le funzionalità di controllo degli accessi del dominio SageMaker AI, consulta. [TensorBoard in Amazon SageMaker AI](tensorboard-on-sagemaker.md)

## Prerequisiti
<a name="studio-tensorboard-prereq"></a>

Questo tutorial richiede un dominio SageMaker AI. Per ulteriori informazioni, consulta [Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md)

## Configurazione di `TensorBoardCallback`
<a name="studio-tensorboard-setup"></a>

1. Avvia Studio Classic e apri l’utilità di avvio. Per ulteriori informazioni, consulta [Usa Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](studio-launcher.md)

1. Nel Launcher classico di Amazon SageMaker Studio, in`Notebooks and compute resources`, scegli il ** pulsante ** Cambia ambiente.

1. Nella finestra di dialogo **Cambia ambiente**, utilizza i menu a discesa per selezionare l’**immagine** `TensorFlow 2.6 Python 3.8 CPU Optimized` di Studio Classic.

1. Tornando all'utilità di avvio, fai clic sul riquadro **Crea notebook**. Studio Classic avvia e apre il notebook in una nuova scheda.

1. Esegui questo codice dall'interno delle celle del tuo notebook.

1. Importa i pacchetti richiesti. 

   ```
   import os
   import datetime
   import tensorflow as tf
   ```

1. Crea un modello Keras.

   ```
   mnist = tf.keras.datasets.mnist
   
   (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
   x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
   
   def create_model():
     return tf.keras.models.Sequential([
       tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
       tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dropout(0.2),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
     ])
   ```

1. Crea una directory per i tuoi log TensorBoard 

   ```
   LOG_DIR = os.path.join(os.getcwd(), "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S"))
   ```

1. Esegui l'allenamento con TensorBoard.

   ```
   model = create_model()
   model.compile(optimizer='adam',
                 loss='sparse_categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])
                 
                 
   tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=LOG_DIR, histogram_freq=1)
   
   model.fit(x=x_train,
             y=y_train,
             epochs=5,
             validation_data=(x_test, y_test),
             callbacks=[tensorboard_callback])
   ```

1. Genera il percorso EFS per i TensorBoard log. Utilizza questo percorso per configurare i log dal terminale.

   ```
   EFS_PATH_LOG_DIR = "/".join(LOG_DIR.strip("/").split('/')[1:-1])
   print (EFS_PATH_LOG_DIR)
   ```

   Recupera il valore `EFS_PATH_LOG_DIR`. Ne avrai bisogno nella sezione TensorBoard di installazione.

## Installa TensorBoard
<a name="studio-tensorboard-install"></a>

1. Fai clic sul `Amazon SageMaker Studio Classic` pulsante nell'angolo in alto a sinistra di Studio Classic per aprire Amazon SageMaker Studio Classic Launcher. Questa utilità di avvio deve essere aperta dalla directory root. Per ulteriori informazioni, consulta [Usa Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](studio-launcher.md)

1. Nell'utilità di avvio, in `Utilities and files`, fai clic su `System terminal`. 

1. Dal terminale, esegui i comandi seguenti: Copia `EFS_PATH_LOG_DIR` dal notebook Jupyter. Devi eseguirlo dalla directory root di `/home/sagemaker-user`.

   ```
   pip install tensorboard
   tensorboard --logdir {{<EFS_PATH_LOG_DIR>}}
   ```

## Avvia TensorBoard
<a name="studio-tensorboard-launch"></a>

1. Per avviarlo TensorBoard, copia l'URL di Studio Classic e sostituiscilo `lab?` con `proxy/6006/` quanto segue. Devi includere il carattere `/` finale.

   ```
   https://{{<YOUR_URL>}}.studio.{{region}}.sagemaker.aws/jupyter/default/proxy/6006/
   ```

1. Vai all'URL per esaminare i risultati.