使用iTerm 2触发关键词功能调用脚本，可以大大提升效率，而你要做的只是在前期花费时间定制脚本。
远程访问TensorBoard
除了抓取远程文件，另一个让人痛苦的是访问远程服务器上的TensorBoard实例。你可以设置SSH端口转发，但是哪个端口对应哪个服务器？它们都在Docker容器中。
ngrok可以让你把访问本地端口变成访问URL，比如输入ngrok http 6006后，它会为你生成一个URL网址http://683acac3.ngrok.io，你可以在这个地址中查看TensorBoard实例。
结合脚本n，以更快的速度启动ngrok，然后用脚本tb打开Web浏览器，启动TensorBoard，在十秒内就能从运行目录转到显示图形。
ngrok有个缺点是它一次只能允许一个会话，因此在使用前需要*死上一个ngork进程。如果你忘记在另外一台服务器上*死ngrok，可能会比较麻烦。
ngrok下载地址：https://ngrok.com/
用tbplot代替TensorBoard绘图
对于运行大量metrics的情形，我们需要等待较长时间让TensorBoard加载所有图形。如果使用tbplot脚本，速度会快很多，并且能直接生成图像文件。
tbplot实际上调用的是Matplotlib，缺点是目前只能生成标量图。
tbplot下载地址：https://github.com/mrahtz/tbplot
自动化崩溃监测
运行代码时，最耗费精力的事情就是是担心遇到了错误并崩溃，因此需要不断检查他们的运行情况。
当程序出现问题时，通过警报自动监控可以缓解这种担忧。一般可以把警报发送到邮箱中，为了避免这么麻烦，可以使用sqs-alerts，它依靠AWS AWS Simple Queue服务存储和接收消息。
在每台远程机器上，使用cron运行一个脚本，监控日志并在检测到运行中断时向队列发送消息。然后在本地机器上运行一个服务来监控队列，并在收到消息时弹出警报。
sqs-alerts下载地址：https://github.com/mrahtz/sqs-alerts
最后，本文使用的所有shell脚本都可以在以下地址中找到：
https://github.com/mrahtz/dotfiles/tree/master/.local/bin
