如何啟動tensorboard進行視覺化

2023年09月11日 

tensorboard是tensorflow下的乙個視覺化的工具，能夠幫助研究者們視覺化訓練大規模神經網路過程中出現的複雜且不好理解的運算，展示訓練過程中繪製的影象、網路結構等。

最近本人在學習這方面的內容，然而出現了一些問題，我的問題是在完成相應**準備好視覺化資料後無法啟動tensorboard，如下是網上找的測試視覺化的**（至於如何準備視覺化資料這裡不做介紹，看參見：（英文）中文）

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('input1'):
input1=tf.constant([1.0
,2.0
,3.0],
name="input1")
with tf.name_scope('input2'):
input2=tf.variable(tf.random_uniform([3]),
name="input2")
output=tf.add_n([input1,input2],
name="add")
writer=tf.summary.filewriter(r"d:\installedlist\anaconda3\scripts"
,tf.get_default_graph())
writer.close()

所在的目錄，通過在網上一番搜尋之後，並沒有解決問題，大部分都說是路徑的問題，或tensorboard啟動路徑的問題，還有的說是瀏覽器的問題，但是通過嘗試後都沒有用，後來通過tensorboard --help檢視了tensorboard的方法介紹才找到了問題所在，現在介紹一下整個啟動tensorboard 的過程。

第一步，準備好需要視覺化的資料，也就是執行上述訓練**，執行完後會產生乙個log檔案儲存需要視覺化的資料。

第二步，定位到log檔案的儲存目錄上，也就是箭頭指向的地方，並復值該目錄

第三步，開啟cmd到終端，cd到log檔案所在的目錄

第四步，輸入tensorboard.exe --logdir="log檔案所在目錄"，注意.exe，網上教程是沒有這個字尾的

第五步，開啟瀏覽器，輸入**localhost:6006，此時可以看到下圖的視覺化介面，tensorboard啟動完成

如何使用tensorboard

知道如何啟動tensorboard後，就該了解一下怎麼使用它。1.執行python示例，test.py import tensorflow as tf with tf.name scope graph as scope matrix1 tf.constant 3.3.name matrix1 1 r...

關於tensorboard啟動問題

我在學習過程中遇到了tensorboard無法啟動的問題。按照網上的教程，我無法正常啟動tensorboard，全過程沒有報錯，但是開啟tensorboard顯示 如下圖 這種情況下，我在網上並沒有看到非常直接的解決方法，最後在群裡跟大家討論找到了解決方法，這裡跟大家分享一下啟動tensorboar...

關於tensorboard啟動問題

我在學習過程中遇到了tensorboard無法啟動的問題。按照網上的教程，我無法正常啟動tensorboard，全過程沒有報錯，但是開啟tensorboard顯示 如下圖 這種情況下，我在網上並沒有看到非常直接的解決方法，最後在群裡跟大家討論找到了解決方法，這裡跟大家分享一下啟動tensorboar...