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# TensorBoard 애플리케이션을 사용하여 출력 텐서 로드 및 시각화
훈련 중 또는 훈련 후에 훈련 작업과 함께 S3 버킷에서 수집된 출력 텐서를 로드하여 온라인 또는 오프라인 분석을 수행할 수 있습니다.
TensorBoard 애플리케이션을 열면 **SageMaker Data Manager** 탭과 함께 TensorBoard가 열립니다. 다음 스크린샷은 TensorBoard 애플리케이션에 있는 SageMaker AI Data Manager 탭의 전체 모습을 보여줍니다.
**참고**
TensorBoard 애플리케이션을 처음 실행할 때는 시각화 플러그인이 표시되지 않을 수 있습니다. SageMaker AI Data Manager 플러그인에서 훈련 작업을 선택하면 TensorBoard 애플리케이션이 TensorBoard 데이터를 로드하고 시각화 플러그인을 채웁니다.
**참고**
TensorBoard 애플리케이션은 1시간 동안 사용하지 않으면 자동으로 종료됩니다. 사용을 마친 후 애플리케이션을 종료하려면 호스팅하는 인스턴스에 대한 비용을 지불을 피할 수 있도록 TensorBoard를 수동으로 종료하세요. 애플리케이션 삭제에 대한 지침은 [사용되지 않는 TensorBoard 애플리케이션 삭제](debugger-htb-delete-app.md)을/를 참조하세요.
**SageMaker AI Data Manager** 탭에서 원하는 훈련 작업을 선택하고 Amazon S3에서 Tensorboard 호환 훈련 출력 데이터를 로드할 수 있습니다.
1. **SageMaker Data Manager**(훈련 작업 검색) 섹션에서 필터를 사용하여 찾고, 로드하고, 시각화하려는 훈련 작업 목록의 범위를 좁힐 수 있습니다.
1. **List of training jobs**(훈련 작업 목록) 섹션에서 확인란을 사용하여 디버깅을 위해 데이터를 가져오고 시각화하려는 훈련 작업을 선택합니다.
1. **Add selected jobs**(선택한 작업 추가)를 선택합니다. 선택한 작업은 다음 스크린샷과 같이 **Tracked training jobs**(추적된 훈련 작업) 섹션에 표시되어야 합니다.
**참고**
**SageMaker AI Data Manager** 탭에는 `TensorBoardOutputConfig` 파라미터로 구성된 훈련 작업만 표시됩니다. 이 파라미터를 사용하여 SageMaker AI 예측기를 구성했는지 확인하세요. 자세한 내용은 [2단계: TensorBoard 출력 구성을 사용하여 SageMaker 훈련 추정기 객체 생성](debugger-htb-prepare-training-job.md#debugger-htb-prepare-training-job-2) 단원을 참조하십시오.
**참고**
SageMaker AI를 TensorBoard와 함께 처음 사용하거나 이전 사용에서 로드된 데이터가 없는 경우 시각화 탭이 표시되지 않을 수 있습니다. 훈련 작업을 추가하고 몇 초간 기다린 후 오른쪽 상단의 시계 방향 원형 화살표를 선택하여 뷰어를 새로 고칩니다. 시각화 탭은 작업 데이터가 성공적으로 로드된 후에 나타납니다. 오른쪽 상단의 새로 고침 버튼 옆에 있는 **Settings**(설정) 버튼을 사용하여 자동 새로 고침을 설정할 수도 있습니다.
## TensorBoard의 출력 텐서 시각화
그래픽 탭의 왼쪽 창에서 로드된 훈련 작업 목록을 찾을 수 있습니다. 훈련 작업의 확인란을 사용하여 시각화를 표시하거나 숨길 수도 있습니다. TensorBoard 동적 플러그인은 요약 작성기를 포함하고 텐서 및 스칼라 컬렉션에 대한 콜백을 전달하도록 훈련 스크립트를 설정한 방법에 따라 동적으로 활성화되므로 그래픽 탭도 동적으로 표시됩니다. 다음 스크린샷은 시계열(time series), 스칼라, 그래프, 분포 및 히스토그램 플러그인에 대한 메트릭을 수집한 두 개의 훈련 작업을 시각화하여 각 탭의 예제 보기를 보여줍니다.
**시계열 탭 보기**
**스칼라 탭 보기**
**그래프 탭 보기**
**분포 탭 보기**
**히스토그램 탭 보기**
