tensorboard可视化工具的调用方法及调用时常见报错信息的调试

需求分析

使用tensorboard可视化工具，来查看网络模型结构。

tensorboard调用方法

网上一搜便能找到很多相关教程，时间原因，这里不再赘述，具体可参考这篇文章¹。

tensorboard调用时的报错调试

在调试的过程中，可能依次会遇到如下错误信息：

报错信息 1

报错信息如下：

ERROR: Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for full command output.

以及

SystemExit: error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Build Tools for Visual Studio"

解决方法：安装Visual C ++ 14.0，具体可参考这篇文章²

报错信息 2

AttributeError: type object 'h5py.h5.H5PYConfig' has no attribute '__reduce_cython__'

报错原因及解决方法：
报错原因是h5py和cython的版本不兼容³

解决方法：
将h5py版本降至2.8.0，具体方法为输入以下语句命令来进行操作

conda install h5py=2.8.0

报错信息 3

正确Debug后，在输入tensorboard.exe --logdir=C:\log，调用tensorboard时仍然会报出如下错误：

tensorboard: error: unrecognized arguments: C:\log

网上查询了错误原因，众说纷纭，有说法是版本太旧的原因⁴，需将tensorboard.exe --logdir=C:\log中logdir后面的=去掉，改为tensorboard.exe --logdir C:\log

但这种方法并不适用于普罗大众，这样修改后仍可能会报原来的错误。为此继续众里寻解决方法千百度，功夫不负有心人，蓦然回首，它却在灯火阑珊处，请接着看：
在找寻错误解决方法时，无意间发现了这个博文⁵，里面提到了将需要可视化输出显示文件的文件夹用这种形式来表示：

 tensorboard --logdir="E:\pycharm"

瞬间茅塞顿开，仿照这个尝试了一下，将tensorboard.exe --logdir=C:\log改为tensorboard.exe --logdir="C:\log"，即：

tensorboard.exe --logdir="C:\log"

结果终于可以正常显示 tensorboard 了！

通过这篇文章也能说明，在调试错误的时候，别人提供的方法仅供参考，具体 debug 的时候要不断地试，功夫不负有心人的。

这篇文章写出来，同时也是为了日后再需要时的查阅方便。

写到这里，差不多本文就要结束了。如果有问题可以在下方留言区留言交流。如果我的这篇文章帮助到了你，那我也会感到很高兴，一个人能走多远，在于与谁同行。

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1. tensorflow的可视化工具tensorboard的启动教程 ↩︎

2. 在执行 pip install 时遇到错误：python setup.py egg_info ... ↩︎

3. AttributeError: type object 'h5py.h5.H5PYConfig' has no attribute '_reduce ↩︎

4. tensorboard: error: unrecognized arguments: -logdir=logs ↩︎

5. tensorflow安装及tensorboard可视化的坑 ↩︎