Linux服务器使用tensorboard可视化训练结果问题记录

使用resnet18跑了一下medmnist的数据集，想使用tensorboard进行可视化

途中非常的不顺利，遇到了非常多的问题，包括如下诸多问题以及解决方法

问题一

TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all

 解决方法，虽然已经安装了tensorboard，但是同样需要 TensorFlow 库的存在；安装适配的tensorflow 版本即可。

问题二

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.tensorboard'

 这个问题是源于我的tensoflow里没有tensorboard包（我也不知道为什么还要在tensorflow里装tensorboard），解决方法是参考了https://blog.csdn.net/yangyangrenren/article/details/77923141?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161615577516780274189760%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=161615577516780274189760&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v29-1-77923141.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=No+module+named+%27tensorflow.tensorboard%27的解决方法

利用链接里特定的清华源对tensorflow进行更新，这个源的包中有tensorflow.tensorboard，不过后来发现问题三里的解决链接里也有tensorflow.tensorboard下载。

问题三（出现于tensorboard版本高于2.3的情况）

Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.4.1 at http://localhost:1314/ (Press CTRL+C to quit)

解决办法：输入指令 

tensorboard --bind_all --logdir=tensorboardOriginal --port 1314

https://blog.csdn.net/TracelessLe/article/details/107083767?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=Serving%20TensorBoard%20on%20localho&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-9-107083767.first_rank_v2_pc_rank_v29

问题四

module 'tensorflow.python.estimator.estimator_lib' has no attribute 'SessionRunHook

AttributeError: module 'tensorboard.util' has no attribute 'Retrier'

以上这些都源于一个问题————那便是tensorboard与tensorflow的版本不适配

于是通过https://github.com/tensorflow/tensorboard/releases?after=1.7.0找到版本适配的tensorboard复制其指令

在版本适配后，在终端的输出结果文件夹所在目录输入指令(提醒自己：一定要在coyote环境下，而不是tiger集群环境，不然是没有办法访问的！)

tensorboard --logdir tensorboard --port 1314

格式为（首先通过cd指令到达输出文件夹所在的目录，我的输出文件夹所在目录为output，输出文件夹就叫tensorboard - -）（若tensorboard版本高于2.3，则需要在--logdir前面加入一个 --bind_all）

tensorboard --logdir  XXXX（你输出文件夹所在的目录，我是通过cd指令到达目录，这样XXXX处直接填入输出文件夹的名字就好了） --port XXXX（XXXX是你的SSH隧道端口号，如果不设置的话默认为6006）

获得结果

复制http://coyote:1314到chrome浏览器，就可以看到tensorboard可视化出来的图了！