tensorboard使用及问题ImportError: TensorBoard logging requires TensorBoard version 1.15 or above

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PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】

有两种方式导入tensorboard

1、from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
2、from tensorboardX import SummaryWriter

使用tensorboard绘制曲线或显示图片等

首先定义一个SummaryWriter对象，生成的日志文件保存在“testlogs”文件夹中（自定义文件夹名）:

writer = SummaryWriter("testlogs")

利用writer中定义的方法进行所需的操作
1、绘制曲线

# 利用tensorboard绘制y=x
for i in range(100):
    writer.add_scalar("y=2x",2*i,i)

2、显示单张图像

for i in range(10):
    img, target = test_set[i]
    writer.add_image("cifar10_test_dataset",img,i)
    # i可以表示step步数，在tensorboard显示中滑动查看

3、显示批量图片

for epoch in range(2):
    step = 0
    for data in test_loader:
        imgs,targets = data
        writer.add_images("Epoch:{}".format(epoch),imgs,step)
        step = step+1
        # 注意和显示单张图片区分，是add_images

4、… …

关闭writer：

writer.close()

启动tensorboard

在Terminal中输入

tensorboard --logdir=logs（文件夹名） (默认在6006端口)
tensorboard --logdir=logs --port=6007（指定端口号）

点击生成的网址进入tensorboard界面
1、SCALARS查看绘制的曲线等

2、IMAGES查看显示的图片

学习过程中出现的问题

通过from tensorboardX import SummaryWriter方法导入没有问题，使用from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter方法导入却一直报错：
raise ImportError(‘TensorBoard logging requires TensorBoard version 1.15 or above’)
ImportError: TensorBoard logging requires TensorBoard version 1.15 or above

• 尝试解决1：
  参考博客1：ImportError: TensorBoard logging requires TensorBoard version 1.15 or above
  参考博客2：PyTorch tensorboard报错：TensorBoard logging requires TensorBoard version 1.15 or above
  参考博客3：简单解决 TensorBoard logging requires TensorBoard version 1.15 or above
  但是没有用，因为我输入版本显示代码都会报错version未定义

  from tensorboard import version
  print(version.VERSION)
  

• 之后发现是因为在项目文件夹中我定义了一个和tensorboard同名的.py文件导致一直出错-_-||
  参考博客：ImportError: TensorBoard logging requires TensorBoard version 1.15 or above 问题解决