Keras学习之：tensorboard 异常报错及处理方法

错误类型

• Not a TBLoader or TBPlugin subclass:

这种错误看起来是 tensorboard_plugin_wit 导致的，网上很多的方法都是

pip uninstall tensorboard_plugin_wit

但当我这么做之后，出现了新的问题，那就是 tensorboard 可视化需要使用这个模块，但是却没有找到这个模块，因此我觉得这样根本就不从根本上解决问题，所以我自己尝试了新的方法，仅供参考

• conda uninstall tensorboard

  这一步，通过 conda 自动卸载所有跟 tensorboard 相关的依赖包，让 conda 自动给你把环境先整干净
  但这一步过后，我发现我的 keras 不能用了，因此我进行了

• conda install keras
  conda 自动安装了 keras 2.6，而当我进行代码调试的时候，我发现 tensorflow 的版本不适配了，因此我想重新配置 tensorflow 和 keras；因为之前的环境比较乱；而我本次的目的又是针对 tensorboard，因此，我准备不动 tensorboard ，直接对 tensorflow 和 keras 进行重装

• conda install tensorflow-gpu==1.14.0
  这一直是我觉得问题最少的 tensorflow 版本

• conda install keras==2.2
  这是与 tensorflow-1.14.0 适配的 keras 版本

问题解决。

总结

• 不要轻易的卸载某个依赖包，否则可能出现一系列的连锁反应
• 依赖之间要适配，搞清楚你需要的某个依赖，然后所有的东西都围绕他去操作
• 让 anaconda 自己去解决你的依赖问题。