【3】TensorFlow中tensorboard使用教程

安装过程亲测可行 最终配置结果见文章末尾

【1】安装tensorboard

Anconda prompot 输入:

activate tensorflow

pip install tensorboard

如果运行过程报错版本报错改为下面:原因是版本不匹配

pip list  #显示所有安装包 看是否符合要求 TensorFlow环境中有tensorboard包 环境外面也有tensorboard包

pip uninstall tensorboard  #卸载

pip install tensorboard==1.9.0  #安装指定版本(这个版本一定要与tensorflowflow的版本匹配)

【2】配置路径 

如果不添加路径 运行过程中会显示 无法解析外部命令

添加方法是在系统环境变量的path中添加

【3】TensorFlow中tensorboard使用教程_第1张图片

【3】代码测试

import tensorflow as tf
import numpy as np

## prepare the original data
with tf.name_scope('data'):
     x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
     y_data = 0.3*x_data+0.1
##creat parameters
with tf.name_scope('parameters'):
     weight = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))
     bias = tf.Variable(tf.zeros([1]))
##get y_prediction
with tf.name_scope('y_prediction'):
     y_prediction = weight*x_data+bias
##compute the loss
with tf.name_scope('loss'):
     loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_data-y_prediction))
##creat optimizer
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
#creat train ,minimize the loss
with tf.name_scope('train'):
     train = optimizer.minimize(loss)
#creat init
with tf.name_scope('init'):
     init = tf.global_variables_initializer()
##creat a Session
sess = tf.Session()
##initialize
writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph)
sess.run(init)
## Loop
for step  in  range(101):
    sess.run(train)
    if step %10==0 :
        print (step ,'weight:',sess.run(weight),'bias:',sess.run(bias))

logs中存放的 就是需要显示的文件

【3】TensorFlow中tensorboard使用教程_第2张图片

【4】结果显示

(1)在logs目录  按着shift键 右面单击鼠标左键打开命令窗口

【3】TensorFlow中tensorboard使用教程_第3张图片

(2)在此命令窗口中输入:tensorboard --logdir=logs

以下两个均可以,在浏览器显示时有区别 绝对路径报错少

 相对路径:tensorboard --logdir=logs

 绝对路径:tensorboard --logdir=F:\TensorFlow\tensorflowPratice\jiegoukeshihua\logs

(本人亲测tensorflow1.9.0对应tensorboard1.9.0可以打开,成功显示)

有的根据tensorboard的版本不同,将等号省略,换成空格,在加上双引号

tensorboard --logdir “F:\TensorFlow\tensorflowPratice\jiegoukeshihua\logs”

也就是打开了tensorboard 打开了logs文件夹

【3】TensorFlow中tensorboard使用教程_第4张图片

(3)复制网址

如何复制 ??????

鼠标右键标记 选择需要复制的 高亮显示  点击enter件  然后粘贴

【3】TensorFlow中tensorboard使用教程_第5张图片

 (4)打开浏览器(推荐谷歌 360会乱码

【3】TensorFlow中tensorboard使用教程_第6张图片

备注  我的系统是W7  CPU

其他信息如下  :

【3】TensorFlow中tensorboard使用教程_第7张图片

【5】错误总结

问题1

控制台出现:Tensorboar + “TypeError: GetNext() takes 1 positional argument but 2 were given”

可能问题:安装的Tensorboar版本号不对,重新安装,tensorboard与tensorflow匹配;

参考:https://blog.csdn.net/handsome_for_kill/article/details/80269595

 

问题2

No dashboards are active for the current data set.

【3】TensorFlow中tensorboard使用教程_第8张图片

(1)可能原件路径输入问题,就是tensorboard --logdir=logs这个输入对不对

(2)可能是问题1,有时问题1可能代码控制台不报错,但是浏览器打不开

总之 ,保证tensorboard与tensorflow匹配,出现问题就只可能是路径问题(以上问题均是在w7系统下出现的,其他仅供参考)

问题3

若attribute namerror,删除logs文件夹中之前生成的文件即可显示出来。

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