Tensorboard显示问题

学习“莫烦”TensorFlow视频教程的时候执行

write = tf.train.SummaryWriter("/home/lucas/Downloads",sess.graph)

Tensorboard的graph下面无显示。

查询到网易云课堂上有人问同样的问题，建议是升级TensorFlow版本

执行sudo pip install --upgrade tensorflow

悲剧的是新版本下面没有SummaryWriter这个命令

又百度一下将tf.train.SummaryWriter改为tf.summary.FileWriter.

在terminal中输入tensorboard --logdir=‘/home/lucas/Downloads‘启动tensorboard

在浏览器中输入ubuntu:6006，graph下面仍然没有显示。

最后将启动Tensorboard命令改为

python -m tensorflow.tensorboard --logdir=‘/home/lucas/Downloads‘

graph下流程正常显示

时间： 2024-12-16 00:31:09

Tensorboard显示问题的相关文章

TensorFlow基础9——tensorboard显示网络结构

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(input,in_size,out_size,activation_function=None): with tf.name_scope('layer'): with tf.name_scope('Weights'): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out

11 使用Tensorboard显示图片

首先,下载一张png格式的图片(注意:只支持png格式),命名为1.png.然后,打开PythonShell,输入以下代码: import tensorflow as tf # 获取图片数据 file = open('1.png', 'rb') data = file.read() file.close() # 图片处理 image = tf.image.decode_png(data, channels=4) image = tf.expand_dims(image, 0) # 添加到日志中

tensorboard的可视化小白踩坑填坑之路

首先说tensorflow这个框架是真的很是强大,图像的识别,以及神经网络的构建,还有就是不得不说的可视化工具tensorboard,这个工具一般是伴随着tensorflow的安装而安装的,但是对于一个踩坑的我来说,我的tensorflow-gpu安装后居然没有tensorboard的路径以及可执行tensorboard.py的程序,这就使我很是抓狂, 1.我跑了一个特tensorflow的程序后生成一个日志文件在window的cmd下执行了一下(稍后我会介绍怎么生成日志以及实现tensor

DeeplabV3+ 命令行不显示miou的解决

首先看到训练时会在命令行里输出 loss 和 total loss,那是怎么做到的呢,通过分析 train.py 源码,看到如下代码 total_loss = tf.cond( should_log, lambda: tf.Print(total_loss, [total_loss], 'Total loss is :'), lambda: total_loss) summaries.append(tf.summary.scalar('total_loss', total_loss)) 是把 t

TensorFlow学习笔记（6）读取数据

Overview 之前几次推送的全部例程,使用的都是tensorflow预处理过的数据集,直接载入即可.例如: 然而实际中我们使用的通常不会是这种超级经典的数据集,如果我们有一组图像存储在磁盘上面,如何以mini-batch的形式把它们读取进来然后高效的送进网络训练?这次推送我们首先用tensorflow最底层的API处理这个问题,后面推送介绍高层API.高层API是对底层的进一步封装,用户可以不必关心过多细节.不过了解一下比较底层的API还是有好处的.当你有一组自己的数据的时候,你需要经

TensorFlow 之 Summary 的用法

summary是TensorFlow可视化的工具,主要用到以下函数: 1.tf.summary.scalar() 2. tf.summary.merge_all() 3.tf.summary.FileWriter() tf.summary.scalar('loss', loss) ## 用来搜集 loss 的数据,命名为 'loss' merge_summary = tf.summary.merge_all() ## 这个函数可以将所有的 summary 全部保存到磁盘 train_wri

tensorboard在windows系统浏览器显示空白的解决

一个简单的using_tensorboard.py程序,如下: 1 #using_tensorboard.py 2 3 import tensorflow as tf 4 5 a = tf.constant(10,name="a") 6 b = tf.constant(90,name="b") 7 y = tf.Variable(a+b*2,name='y') 8 model = tf.initialize_all_variables() 9 10 with tf.

TensorBoard在谷歌浏览器显示找不到网页

在第一次用TensorBoard的时候在cmd启动tensorboard 输入下面的命令: C:\Users\hasee>tensorboard --logdir = C:\Users\hasee\Documents\logs 提示: Starting TensorBoard b'47' at http://0.0.0.0:6006 谷歌浏览器输入http://0.0.0.0:6006 显示找不到网页解决办法: 在cmd中输入 tensorboard --logdir==training:

Ubuntu环境下TensorBoard 可视化不显示数据问题 No scalar data was found...（作者亲测有效）(转)

TensorBoard:Tensorflow自带的可视化工具.利用TensorBoard进行图表可视化时遇到了图表不显示的问题. 环境:Ubuntu系统运行代码,得到TensorFlow的事件文件logs,例如路径为:/home/wang/tensorflow/logs, logs中又包含train和test.此时,TensorBoard通过读取事件文件来运行,通过在cmd 中键入命令:tensorboard --logdir=log文件路径.按照我们当前目录,若写成: tensorboard