在windows10环境下tensorboardX的安装及使用

在网上看了很多关于tensorboard的使用教程,但是,一运行到自己的pycharm环境上,在第一步就会出现:tensorboard : 无法将“tensorboard”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写,如果包括路径,请确保路径正确,然后再试一次。
这样的错误。如下图所示:
在windows10环境下tensorboardX的安装及使用_第1张图片


哎…真的是好心酸。第一步就报错了,而且还是无法识别tensorboard这样的错误。BUT!!!经过本人潜心修炼,终于可以运行出tensorboard界面了,先放一张效果图:
在windows10环境下tensorboardX的安装及使用_第2张图片
话不多说,咱们教程开始!START!!!
因为我使用的是Anaconda的集成环境,所以①需要在AnacondaPrompt中检查自己是否已经安装了tensorboard和tensorboardX这两个库。没有安装的小伙伴可以使用以下命令进行安装:

pip install tensorboard
pip install tensorboardX

执行完命令后,我们可以通过pip list 来检查是否安装上相应的包。
如图所示,我已经安装上相应的包了。
在windows10环境下tensorboardX的安装及使用_第3张图片
安装完成后,我们依旧还在AnacondaPromp中输入命令:

tensorboard --logdir="文件的地址"

注意:这里文件的地址只需要写到文件夹就ok,无需写上文件名。例如这是我的文件路径,
在windows10环境下tensorboardX的安装及使用_第4张图片

正确的文件表示是这样的:“G:\SDNU\pythonProject\cifar10\log”
不需要再把events.out.tfevents.1662009484.LAPTOP-ESB9AQJC再写到路径上。
所以,我在Anaconda prompt中应该输入这样的命令:

tensorboard --logdir="G:\SDNU\pythonProject\cifar10\log"

运行效果如图所示:
在windows10环境下tensorboardX的安装及使用_第5张图片
现在,我们将:http://localhost:6006/ 这个地址复制到浏览器,就能看到可视化训练过程。
训练过程如图所示:
在windows10环境下tensorboardX的安装及使用_第6张图片

反思:
为啥我会报tensorboard : 无法将“tensorboard”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写,如果包括路径,请确保路径正确,然后再试一次。这样的错误呢?原因很简单:就是因为我在pycharm中输入了tensorboard命令。正确的做法是在anaconda prompt中输入tensor命令!


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