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關(guān)于TensorBoard的使用以及遇到的坑記錄

 更新時間:2023年09月15日 14:30:02   作者:dbsdzxq  
這篇文章主要介紹了關(guān)于TensorBoard的使用以及遇到的坑記錄,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

TensorBoard的使用以及遇到的坑

關(guān)于TensorBoard的介紹請參考這篇文章,里面關(guān)于 各個儀表板的用法和說明講的很詳細,就不多說了,下面主要說下遇到的問題。

先附上代碼,生成事件文件

import tensorflow as tf
#定義一個簡單的計算圖,實現(xiàn)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="input")
output=tf.add_n([input1,input2],name="add")
#生成一個寫日志的writer,并將當前的TensorFlow計算圖寫入日志。生成的文件在當前文件夾下
writer=tf.summary.FileWriter(".\log",tf.get_default_graph())
writer.close()
init = tf.global_variables_initializer()
tf.Session().run(init)

如果順利的話,應(yīng)該會生成1個事件文件,

如圖

這里寫圖片描述

接下來就是使用TensorBoard進行可視化分析了在命令行窗口輸入 tensorboard –logdir=log回車,注意不是在python的編輯環(huán)境里如spyder中,如果你這么做,

你會得到一個錯誤

SyntaxError: can’t assign to operator

回到命令行窗口,執(zhí)行tensorboard –logdir=log

這里寫圖片描述

在瀏覽器中復(fù)制上面的網(wǎng)址http://DESKTOP-1Q4IB10:6006

就可以看到如下界面

這里寫圖片描述

沒有任何數(shù)據(jù),是不是很沮喪lol,因為我們的程序里面確實沒有生成標量數(shù)據(jù)的事件文件,不過我們有圖的事件數(shù)據(jù)a,點擊圖后就有結(jié)果了

這里寫圖片描述

成功的后面都有很多次失敗的經(jīng)歷,

具體說說我碰見的神坑

在上面的圖里面,一直都沒有數(shù)據(jù)?。?!

像下面

這里寫圖片描述

這篇文章里提到win10路徑的問題,我試了下還是不行,不過把log文件夾移動到別的地方再cd的話可以成功,心里想不能每次都移動吧,繼續(xù)找解決辦法,這篇文章提出要先激活Tensorflow環(huán)境再使用,按照里面的方法試了下,

結(jié)果如下

這里寫圖片描述

可以看到網(wǎng)頁的界面變了,難道是Google 的彩蛋/發(fā)呆,但是還是不能正常顯示數(shù)據(jù),只能繼續(xù)找解決辦法了,在這篇文章中,提出要將TensorBoard的程序路徑添加到系統(tǒng)的環(huán)境變量中,我沒有嘗試,如果你看完本篇文章之后還有問題,不如去試下這個。

那么話說回來,到底是哪塊的問題?就在一籌莫展的時候,看著控制臺上的命令,突然發(fā)現(xiàn)我的文件夾名“TensoBoard練習(xí) “里面有中文,在想會不會是這個問題,改成TensorBoardTest后,

運行結(jié)果如圖

這里寫圖片描述

命令行中出現(xiàn)了警告,怎么回事?切換到正常環(huán)境下看看會不會再次出現(xiàn)

這里寫圖片描述

還是出現(xiàn),仔細看看英語,說是發(fā)現(xiàn)了不止一個事件文件,回到文件夾,確實存在兩個事件文件。

這里寫圖片描述

但是這兩個區(qū)別在哪里?加載時又會加載哪個?

一番研究下發(fā)現(xiàn),每運行一次python程序,就會生成一個新的事件文件,但是這個事件文件是在前一個版本的基礎(chǔ)上再增添的一些新的內(nèi)容生成的,運行看看具體內(nèi)容。

這里寫圖片描述

果然只是復(fù)制了一份數(shù)據(jù)。并且在存在多個事件文件的情況下,TensorBoard會讀取最近生成的一次事件文件。

總結(jié)

使用TensorBoard沒有特別的難,無非就是路徑問題加中文文件名,注意這兩點就沒事了。

注意:一開始的那張圖片里面直接使用tensorboard –logdir=log就可以,是因為我的文件夾就在桌面。后面演示時放到E盤底下。另外像

#tensorboard --logdir=C:\Users\dbsdz\Desktop\TensorBoardTest\log 可以
#cd E://TensorBoardTest      tensorboard --logdir=log  可以
#e: cd TensorBoardTest     tensorboard --logdir=log  可以

這類的命令也都可以正確顯示數(shù)據(jù)。

最后

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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