TensorBoard的使用以及遇到的坑

關(guān)于TensorBoard的介紹請(qǐng)參考這篇文章，里面關(guān)于 各個(gè)儀表板的用法和說明講的很詳細(xì)，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(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)算圖，實(shí)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(gè)寫日志的writer，并將當(dāng)前的TensorFlow計(jì)算圖寫入日志。生成的文件在當(dāng)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(huì)生成1個(gè)事件文件，

如圖

接下來就是使用TensorBoard進(jìn)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(huì)得到一個(gè)錯(cuò)誤

SyntaxError: can’t assign to operator

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

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

沒有任何數(shù)據(jù)，是不是很沮喪lol,因?yàn)槲覀兊某绦蚶锩娲_實(shí)沒有生成標(biāo)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(diǎn)擊圖后就有結(jié)果了

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

在這篇文章里提到win10路徑的問題，我試了下還是不行，不過把log文件夾移動(dòng)到別的地方再cd的話可以成功，心里想不能每次都移動(dòng)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

可以看到網(wǎng)頁(yè)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(gè)。

那么話說回來，到底是哪塊的問題？就在一籌莫展的時(shí)候，看著控制臺(tái)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(huì)不會(huì)是這個(gè)問題，改成TensorBoardTest后，

運(yùn)行結(jié)果如圖

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(huì)不會(huì)再次出現(xiàn)

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

但是這兩個(gè)區(qū)別在哪里？加載時(shí)又會(huì)加載哪個(gè)？

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

果然只是復(fù)制了一份數(shù)據(jù)。并且在存在多個(gè)事件文件的情況下，TensorBoard會(huì)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(diǎn)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?yàn)槲业奈募A就在桌面。后面演示時(shí)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(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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