Tensorboard显示遇到的一些问题及解决方法

方法一:

参考TensorFlow中文社区教程TensorBoard部分:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/how_tos/summaries_and_tensorboard.html

教程方法具体如下:

输入下面的指令来启动TensorBoard

python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory

这里的参数 logdir 指向 SummaryWriter 序列化数据的存储路径。如果logdir目录的子目录中包含另一次运行时的数据,那么 TensorBoard 会展示所有运行的数据。一旦 TensorBoard 开始运行,你可以通过在浏览器中输入 localhost:6006 来查看 TensorBoard

如果你已经通过pip安装了 TensorBoard,你可以通过执行更为简单地命令来访问 TensorBoard

tensorboard --logdir=/path/to/log-directory

我的电脑是window7,已安装Tensorboard,故在命令行中输入 tensorboard --logdir=/path/to/log-directory 命令启动tensorboard

Tensorboard显示遇到的一些问题及解决方法_第1张图片

 此时Tensorboard已启动,接来下打开GoogleChrome浏览器(注意:最好使用谷歌浏览器),在浏览器中输入localhost:6006

(另,命令行中复制粘贴,右击CMD框上沿,选择‘属性’,勾选‘快速编辑模式’;任意选择文本后,CMD中复制粘贴为右击一次或Enter键)

Tensorboard显示遇到的一些问题及解决方法_第2张图片

结果显示,No graph definition files were found,但查看所建项目中logs下是有文件的,故很可能是路径不对

解决方法:在命令中加入logs文件路径(根据自己所建项目工程路径)

Tensorboard显示遇到的一些问题及解决方法_第3张图片

重新打开GoogleChrome浏览器,在浏览器中输入localhost:6006

Tensorboard显示遇到的一些问题及解决方法_第4张图片


方法2:

参考莫烦 Python 教程关于Tensorboard部分:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/

在terminal(终端)中 ,使用以下命令

tensorboard --logdir logs

同时将终端中输出的网址复制到浏览器中,便可以看到之前定义的视图框架了

注意:请确保你的 tensorboard 指令是在你的 logs 文件根目录执行的. 比如在下面这个目录, 你要 cd 到 project 这个地方执行 /project > tensorboard --logdir logs

- project
   - logs
   model.py
   env.py

按该方法启动Tensorboard

Tensorboard显示遇到的一些问题及解决方法_第5张图片

复制网址http://PC-PC:6006到Google Chrome浏览器中

Tensorboard显示遇到的一些问题及解决方法_第6张图片

结果却显示无法访问该网站

解决方法:断开网络连接,然后重新加载网站,便ok了

Tensorboard显示遇到的一些问题及解决方法_第7张图片

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