搭建TensorFlow中碰到的一些问题(TensorBoard不是内部或外部指令也不是可运行的程序)~

一、windows10环境+pip python软件包(最新版)+Pycharm软件(过段时间在弄下CUDA和GPU吧)

直接使用pip指令来安装tensorflow软件(如果很久没有更新pip软件包的源时,可以先更新pip):

pip install --upgrade pippip install tensorflow

等待一会就可以看到tensorflow已经安装好了,我的装好了,就是下面这个样子:

接下来配置Pycharm里面的工程索引头文件,配置为包含了TensorFlow的那个版本的Python版本就可以了

如果你想测试一下到底装好了没有可以试试下面的代码:

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = tf.constant(5, name="input_a")
b = tf.constant(3, name="input_b")
c = tf.multiply(a, b, name="mul_c")
d = tf.add(a, b, name="add_d")
e = tf.add(c, d, name="add_e")

sess = tf.Session()
res = sess.run(e)
writer = tf.summary.FileWriter(‘./my_graph‘, sess.graph)
writer.close()
print(res)
sess.close()

接下来我们还想看一看TensorFlow生成的流图,于是我们输入下面的指令:

这里出现了问题,查阅了好久的资料还是未果,于是就用最土的办法来解决了(找到TensorBoard.py的位置直接执行下面的指令):

python C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Lib\site-packages\tensorflow\tensorboard\tensorboard.py --logdir=D:\PythonDevelopment\TensorFlow\my_graph

找到TensorBoard路径的方法如下:

pip show tensorflow

最后是我们得到的TensorFlow的流图:

时间: 2024-08-05 19:13:56

搭建TensorFlow中碰到的一些问题(TensorBoard不是内部或外部指令也不是可运行的程序)~的相关文章

Windows中安装jdk,出现javac不是内部或外部命令 也不是可运行的程序

在经过多次实验,终于解决了在dos窗口验证jdk是否安装成功的错误提示-----javac不是内部或外部命令 也不是可运行的程序 首先要明确的是 在新建 JAVA_HOME , CLASSPATH文件是在系统变量里创建,而不是在用户变量里创建. 在JAVA_HOME:E:\AUTMuLu\java\jdk   ----jdk的安装路径 CLASSPATH:  .;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\bin; -

win10的cmd中显示:telnet不是内部或外部命令也不是可运行的程序或批处理?

win10的cmd中显示:telnet不是内部或外部命令也不是可运行的程序或批处理? 摘录自:https://blog.csdn.net/haijing1995/article/details/66475546 telnet命令? telnet命令用于登录远程主机,对远程主机进行管理. 举个栗子:在cmd中运行telnet  localhost  8431  也就等同于在浏览器中输入localhost:8431 telnet 127.0.0.1 11211 用于连接 memcached 问题分析

手动搭建struct2中碰到的一点问题

手动搭建struct2的时候,总是会碰到找不到Filter的问题,到底是怎么回事呢? 其实,关键就在于导入的五个jar包,我们最好是将它放在web-inf目录的lib下,然后再组织导入,这样web.xml才能顺利找到. PS:web.xml就放在web-inf下面就好. 至于struct.xml,目前放在src目录下就好. 自己的技术水平一向让自己无语,碰到这样个问题都得搞半天--  手动搭建struct2中碰到的一点问题

给客户搭建RAC-DG时碰到的一些问题总结

昨天去某客户那里搭建RAC-DG的物理备库,这里把大致流程再列举一下,为不涉及泄露隐私,主要参数已替换名称,具体路径也不一致.由于客户那边的环境不允许本机用网络连接内网,因此无法截下故障时各种报警日志和trace文件的截图,只能凭回忆大致写出. 1.主库在线修改spfile参数 alter database force logging; alter system set log_archive_config='DG_CONFIG=(dg,dgdg)'; alter system set log_

【RAC】 RAC For W2K8R2 安装--安装过程中碰到的问题(九)

[RAC] RAC For W2K8R2 安装--安装过程中碰到的问题(九) 一.1  BLOG文档结构图 一.2  前言部分 一.2.1  导读 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① RAC for windows 2008R2 的安装 ② rac环境下共享存储的规划和搭建 ③ starwind软件的应用 ④ VMware workstation 如何做共享存储 ⑤ rac数据的静默安装和dbca静默建库 ⑥ rac数据

[翻译] Tensorflow中name scope和variable scope的区别是什么

翻译自:https://stackoverflow.com/questions/35919020/whats-the-difference-of-name-scope-and-a-variable-scope-in-tensorflow 问题:下面这几个函数的区别是什么? tf.variable_op_scope(values, name, default_name, initializer=None) Returns a context manager for defining an op t

tensorflow中使用tf.variable_scope和tf.get_variable的ValueError

ValueError: Variable conv1/weights1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 在使用tensorflow 中的tf.variable_scope和tf.get_variable搭建网络时,重复运行程序会报以上的ValueError错误,这是因为第二次运行时,内存中已经存在名字相同的层或者参数,发生了冲突,所以会提示

【tf.keras】tf.keras使用tensorflow中定义的optimizer

我的 tensorflow+keras 版本: print(tf.VERSION) # '1.10.0' print(tf.keras.__version__) # '2.1.6-tf' tf.keras 没有实现 AdamW,即 Adam with Weight decay.论文<DECOUPLED WEIGHT DECAY REGULARIZATION>提出,在使用 Adam 时,weight decay 不等于 L2 regularization.具体可以参见 当前训练神经网络最快的方式

Tensorflow中使用CNN实现Mnist手写体识别

本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用5*5的patch,32个卷积核,可以计算出32个特征.然后进行maxpooling.第二层卷积利用5*5的patch,64个卷积核,可以计算出64个特征.然后进行max pooling.卷积核的个数是我们自己设定,可以增加卷积核数目提高