Ошибка Tensorboard: панели мониторинга не активны для текущего набора данных
Я пытаюсь использовать Tensorboard, но каждый раз, когда я запускаю любую программу с Tensorflow, я получаю ошибку, когда я иду в localhost:6006 для просмотра визуализации
вот мой код
a = tf.add(1, 2,)
b = tf.multiply(a, 3)
with tf.Session() as sess:
writer = tf.summary.FileWriter("output", sess.graph)
print(sess.run(b))
writer.close()
когда я иду в командной строке и введите
tensorboard --logdir=C:pathtooutputfolder
он возвращается с
TensorBoard 0.1.8 at http://MYCOMP:6006 (Press CTRL+C to quit)
когда я иду в localhost: 6006 он заявляет
для текущего набора данных панели мониторинга не активны. Вероятная причина: - Ты не написал. любые данные в файлы события. - TensorBoard не может найти ваши файлы событий.
Я посмотрел на эту ссылку (Tensorboard: панели мониторинга не активны для текущего набора данных) но это, похоже, не исправить эту проблему
и я запускаю это в Windows 10
что мне сделать, чтобы исправить эту проблему? Я даю правильный путь для Tensorboard в командной строке?
спасибо заранее
9 ответов
ваша проблема может быть связана с диск, который вы пытаетесь запустить tensorboard
от и привод ваш logdir
дальше. Tensorboard
использует двоеточие для разделения необязательного имени запуска и пути в флаге logdir, поэтому ваш путь интерпретируется как \path\to\output\folder с именем C.
Это можно обойти, либо начиная с tensorboard
с того же диска, что и каталог журнала, или путем предоставления явного имени запуска, например logdir=mylogs:C:\path\to\output\folder
посмотреть здесь для справки по вопросу.
в случае Windows, я получил обходной путь.
cd / path/to / log
tensorboard --logdir=./
здесь вы можете использовать path как обычно. Имейте в виду, чтобы не давать пробелы с ним как logdir = ./.
Это дало мне ошибку:
для текущего набора данных панели мониторинга не активны. Вероятная причина: - Вы не записали никаких данных в файлы событий. - TensorBoard не может найдите свое мероприятие файлы.
Ну, у вас есть несколько проблем с вашим кодом.
- вы создаете сводный писатель (
tf.summary.FileWriter
), но не писать.print(sess.run(b))
не имеет ничего общего с tensorboard, если вы ожидали, что это окажет на него некоторое влияние. Он просто печатает значениеb
- вы не создаете и
summary
объект для подключения некоторого значения. - вы, вероятно, вводите неправильную папку для tensorboard.
больше аналитически:
- вам понадобится резюме объекта написать резюме. Например,
tf.summary.scalar
для записи скаляра в сводку. Что-то вродеtf.summary.scalar("b_value", b)
записать значениеb
в резюме. - тогда вам действительно нужно запустить сводную операцию в сеанс, чтобы заставить ее работать, например:
summary = sess.run(summary_scalar)
. - напишите значение с писателем, который вы определили ранее:
writer.add_summary(summary)
. - теперь есть что посмотреть в tensorboard, используя
tensorboard --logdir=output
в терминале - в общем использовании вам, вероятно, понадобится
tf.summary.merge_all()
перейти кrun
для того, чтобы собрать все свои конспекты вместе.
надеюсь, что это помогает.
когда я запустил TensorFlow (https://www.tensorflow.org/programmers_guide/tensorboard_histograms) учебник, я столкнулся с той же проблемой. Я пошел вперед и попробовал решение, на которое ссылается hpabst выше. Это сработало как чемпион. В терминале (я бегу в CentOS)- я побежал: tensorboard --log =mydir: '~/mlDemo/'
найти путь к main.py
внутри tensorboard и скопировать. Должно быть что-то вроде этого:
C:/Users/<Your Username>/Anaconda3/envs/tensorflow/Lib/site-packages/tensorboard/main.py
или
C:/Users/<Your Username>/anaconda/envs/tf/lib/python3.5/site-packages/tensorboard/main.py
как только вы знаете правильный путь, запустите эту команду в командной строке Anaconda, используя путь к main.py
внутри tensorboard. Это сработало для меня в Windows.
python C:/Users/Username/Anaconda3/envs/tensorflow/Lib/site-packages/tensorboard/main.py --logdir=foo:<path to your log directory>
благодарности: KyungHoon Ким
Я также работаю с windows 10. Я попробовал ваш код с запуском tensorboard с одного диска, другого диска и локального пути. Во всех трех случаях я мог видеть график.
одно решение, возможно, вам нужно изменить свой хост (я не могу визуализировать с localhost:6006). Попробуй!--3-->http://MYCOMP:6006 чтобы проверить, видите ли вы разницу.
Примечание: моя версия tensorboard 1.8.0 (возможно, вы можете обновить свою tensorboard, чтобы увидеть, что она дает разница)
когда у меня была эта проблема, она начала работать после того, как я выключил мой компьютер. Однако, я не знаю, почему это сработало.
в Windows 10, эта команда работает
tensorboard --logdir=training/
здесь обучение-это каталог, в котором записываются выходные файлы. Обратите внимание, что он не имеет кавычек и имеет косую черту (/) в конце. И то и другое важно.