当 Tensorboard 尝试重用已终止的 Windows PID 时如何重置它

Question

如果两天的挫败感泄露了，我深表歉意……

问题：无法在 jupyter notebook（实际上是在 Jupyter Lab）中可靠地运行 Tensorboard

%tensorboard --logdir {logdir}

如果我终止 tensorboard 进程并在笔记本中重新启动，它会说它正在重用已死的进程和端口，但该进程已死并且 netstat -ano | findstr :6006` 什么也没显示，所以端口看起来也关闭了。

问题：如何以 $deity 的名义让 tensorboard 从头开始​​重新启动并忘记它认为它对进程、端口等的了解？如果我能做到这一点，我就可以解决剩余路径等问题......

已知问题已经解决（我认为）：需要转义 Python 字符串中的反斜杠以获得正确的路径和其他操作系统小精灵；避免路径中的空格，确保正确的大小写...

环境：通过 conda install 安装 Anaconda 和 Tensforflow-GPU 2 的 Win 64 位 Home - TF 正在工作并将数据写入通过回调给出的指定路径

tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(logdir, histogram_freq=1) # logdir is the full path

但是如果我能在笔记本中可靠地启动 Tensorboard，我就该死了。

我发现如果我启动了一个 Anaconda 命令窗口并从那里调用了 tensorboard，那么 tensorboard 就可以正常启动了……

(TF2GPU_Anaconda) C:\Users\Julian>tensorboard --logdir "a:\tensorboard\20200102-112749"
2020-01-02 11:53:58.478848: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.0.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

它可以在 localhost:6006 的 Chrome 中访问，如所述（特别是http://localhost:6006/#scalars&run=20200102-112749%5Ctrain）（我将忽略张量板的其他问题，例如标量刷新失败，图形上的奇怪消息等）和

%tensorboard --logdir {logdir}

然后在笔记本和单独的 chrome 选项卡中显示 tensorboard。

然而！虽然 tensorboard 在笔记本中报告说它正在重用旧的死 PID 它实际上是在一个完全不同的新 PID 上

我做错了什么，如何完全重置张量板？

PS最后（成功！）调用实际上是

%tensorboard --logdir {makeWindowsCmdPath('A:\\tensorboard\\20200102-112749')}

其中 makeWindowsCmdPath 定义为

def makeWindowsCmdPath(path):
    return '\"' + str(path) + '\"'

更新2020-01-03 已在Github的评论中上传了最终成功的 MWE，以回应包括张量板的 PID 引用错误在内的问题

Answer 1

嘿，很抱歉听到您遇到问题。你所描述的一切都是准确的，也是我的错，这是完全合理的。:-)

我如何以 $deity 的名义让 tensorboard 从头开始​​重新启动并忘记它认为它对进程、端口等的了解？如果我能做到这一点，我就可以解决剩余路径等问题......

.tensorboard-info在您的临时目录中有一个名为的目录，该目录维护我们认为正在运行的 TensorBoard 作业的尽力而为的注册表。当 TensorBoard 启动时（以任何方式，包括使用%tensorboard），它会向该目录写入一个“信息文件”，当您使用时，%tensorboard我们首先检查“兼容实例”（相同的工作目录和 CLI 参数）是否仍在运行，如果是这样，请重新使用它。当 TensorBoard 实例完全关闭时，它会删除自己的信息文件。这个想法是，只要 TensorBoard 干净利落地关闭，我们就应该始终准确记录哪些进程处于活动状态，并且由于此注册表位于临时目录中，因此硬关闭导致的任何错误都将是短暂的。

但这就是我犯错的地方：来自 POSIX 世界并且对 Windows 应用程序开发不是很熟悉，我没有意识到 Windows 临时目录实际上并没有被自动删除。因此，任何簿记错误都会无限期地持续存在。

因此，您的问题的答案是，“删除.tensorboard-info 位于 ” 下的目录tempfile.gettempdir()（最好是当您没有任何正在运行的 TensorBoard 实例时）。

有一些方法可以在 TensorBoard 核心中合理地解决这个问题：请参阅https://github.com/tensorflow/tensorboard/issues/2483开始，我还考虑了摊销方法，例如让每个 TensorBoard 实例执行一些清理其他实例在开始时间。我们还没有开始实施这些。

让我知道这是否有帮助，或者它是否无法解决您的问题。