我在学习过程中遇到了tensorboard无法启动的问题。

按照网上的教程,我无法正常启动tensorboard,全过程没有报错,但是打开tensorboard显示

No dashboards are active for the current data set.

如下图:
 
这种情况下,我在网上并没有看到非常直接的解决方法,最后在群里跟大家讨论找到了解决方法,这里跟大家分享一下启动tensorboard的正确姿势。
利用最简单的向量相加的例子。
代码如下:
 
import tensorflow as tf

# 定义一个简单的计算图,实现向量加法的操作。
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name = 'input1')
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name = 'input2')
output = tf.add_n([input1, input2], name = 'add')

# 生成一个写日志的writer,并将当前的tensorflow计算图写入日志。
# tensorflow提供了多种写日志文件的API
writer = tf.summary.FileWriter('C:/logfile', tf.get_default_graph())
writer.close()

 
 
运行后,会在指定目录下产生如下文件:
 
 
接着进入log文件(这里即图中的events.out.tfevents.1505181719.WIN-RJR3267GJ6G文件)的上级目录(本例中即c盘根目录),在路径栏中直接输入cmd启动dos对话框。
如图即为本例中的路径栏:
 
 
输入命令tensorboard --logdir=path\to\log,本例中为tensorboard --logdir=logfile(等号后面为log文件所在的文件夹名称),敲回车,如下图所示:
 
 
然后打开浏览器,在地址栏中输入上图中的网址,即可正常打开tensorboard,如下图所示:
 
 
至此,问题解决。
 
ps:
1. 不知道我遇到此问题与win7系统有没有关系。
2. 最好使用谷歌浏览器来打开tensorboard,我试过ie和360,均无法正常显示tensorboard界面。
3. 据观察,如果你想要开启另外一个新的计算图,一定要把原来的cmd命令行窗口关闭,再重复上述步骤,不然打开的将依然是上一个计算图。
4. 有些朋友输入“tensorboard --logdir=log文件所在目录”后,并没有任何网址输出,但是这不会影响tensorboard的启动,只需要正常打开谷歌浏览器,输入http://localhost:6006即可正常打开tensorboard。这是由于tensorflow版本不同导致的。

关于tensorboard启动问题的更多相关文章

  1. tensorboard启动图

    import tensorflow as tf # 定义一个简单的计算图,实现向量加法的操作. input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name = 'input1 ...

  2. win 7启动tensorboard的详尽步骤

    TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算.TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像.网络结构等. 1 ...

  3. windows tensorboard http://0.0.0.0:6006 无法访问 解决方法 - using chrome and localhost as ip

    启动命令: tensorboard --logdir="tensorboard" 启动后显示 Starting TensorBoard b'47' at http://0.0.0. ...

  4. 如何打开tensorboard观测训练过程

    TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助研究者们可视化训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算,展示训练过程中绘制的图像.网络结构等. 最近本人在学习这方面 ...

  5. 解决在win系统下使用DOS命令开启TensorBoard的问题及方法步骤

    解决在win系统下使用DOS命令开启TensorBoard的问题及方法步骤: TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助研究者们可视化训练大规模神经网络过程中出现的复杂 ...

  6. Ubuntu环境下Anaconda安装TensorFlow并配置Jupyter远程访问

    本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形 ...

  7. tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化

    tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 ...

  8. tensorflow:模型的保存和训练过程可视化

    在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然下次又要重新开始. 保存模型的方法: #之前是各种构建模型graph的操作(矩阵相乘,sig ...

  9. 启动Tensorboard时发生错误:class BeholderHook(tf.estimator.SessionRunHook): AttributeError: module 'tensorflow.python.estimator.estimator_lib' has no attribute 'SessionRunHook'

    报错:class BeholderHook(tf.estimator.SessionRunHook):AttributeError: module 'tensorflow.python.estimat ...

随机推荐

  1. vs 2017 正规表达式替换整行多行数据

    ((<OutputFile>..*</OutputFile>)[\S\s])[\S\s] 从 <OutputFile> 开始 到 </OutputFile&g ...

  2. [Docker] Driver Bridge network for linking containers

    In previous postwe have seen how to link two container together by using `--link`: # docker run -d - ...

  3. artTemplate 原生 js 模板语法版

    在页面中引用模板引擎: <script src="dist/template-native.js"></script> 下载 表达式 <% 与 %&g ...

  4. Android 演示 ViewPager

    本文内容 环境 项目结构 演示 1:PagerTitleStrip 演示 2:PagerTabStrip 演示 3:ViewPager 和动态 Fragment 下载 Demo 环境 Windows ...

  5. FastDFS tracker storage 的工作原理及流程

    FastDFS tracker storage 的工作原理及流程 2013 年 3 月 11 日 – 09:22 | 1,409 views | 收藏  (No Ratings Yet) FastDF ...

  6. Discuz常见小问题-如何批量加精,置顶帖子

    批量选中帖子,然后置顶和精华都可以勾选 完成之后的效果

  7. SpringMVC+Spring+mybatis项目从零开始--Spring mybatis mysql配置实现

    上一章我们把SSM项目结构已搭建(SSM框架web项目从零开始--分布式项目结构搭建)完毕,本章将实现Spring,mybatis,mysql等相关配置. 1.    外部架包依赖引入 外部依赖包引入 ...

  8. 使用Oracle Data Integrator Studio创建资料档案库

    一.Creating the Database Schema /*第1步:创建临时表空间 */ create temporary tablespace user_temp tempfile 'C:\a ...

  9. 【DB2】数据库的事务日志已满。SQLSTATE=57011

    问题描述 在使用数据库的时候报错如上图,我们先使用db2 get db cfg for sample查看相关配置参数,其中sample为数据库名称 C:\Users\Thinkpad>db2 g ...

  10. .NET/C#中对自定义对象集合进行自定义排序的方法

    一个集合可否排序,要看系统知不知道排序的规则,像内建的系统类型,int ,string,short,decimal这些,系统知道怎么排序,而如果一个集合里面放置的是自定义类型,比如自己定义了一个Car ...