标签: tensorboard

我正在做mnist教程,并且当我尝试打开TensorBoard时,fully_connected_feed.py工作并将events.out.tfevents.1447186888文件保存到〜..\data\

python ~/tensorflow/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=~/tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/data 

或者像这样

tensorboard --logdir=~/tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/data

它打开,但后来我看到"没有找到标量摘要标签."

一旦我用命令启动了tensorboard服务器

tensorboard --logdir=path/to/logdir

是否有一个明确关闭它的命令,或者我可以毫无伤害地杀死它？

谢谢

我正在尝试学习如何使用 tensorboard，我希望它在我的程序中运行。我不明白如何创建日志目录。这些是我运行张量板的线路。

   summary_writer = tf.train.SummaryWriter('/tensorflow/logdir', sess.graph_def)
   tensorboard --logdir=tensorflow/logdir

我得到的错误信息是

Cannot assign to operator

我通过docker工具箱在windows上安装了tensorflow.一切顺利,但我不能使用张量板.命令行显示在端口6006上的"Starting Tensorboard 29".您可以导航到http:// localhost:6006 / '.但是,当我在webbrowser上打开此地址时,它无法连接到它.有谁知道如何解决这个问题？

tensorboard --logdir=./model/ted500/summaries

Starting TensorBoard 28 on port 6006

有时它会在这里显示网址，有时它会卡在那里。我是张量板的新手，因此遵循了几个教程来运行它，但似乎它仍然不起作用。

有人可以建议如何启动张量板吗？

我是 TensorFlow 的新手，最近我开始尝试使用 Tensorboard 进行数据可视化。我想知道是否可以转换监控标量的水平轴（我监控训练和验证的准确性和损失）以显示纪元数而不是迭代数。我能想到的唯一方法是将采样频率更改为每个时期一个，但我有兴趣保持原始采样分辨率。

有没有更好的办法？

我在 pytorch 1.3.1 中使用tensorboard，并且我在pytorch 文档中为tensorboard做了完全相同的事情。运行后tensorboard --logdir=runs，我得到了这个：

。

$ tensorboard --logdir=runs
TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.1.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

打开 http://localhost:6006/ 后，我得到这样的空白页面

我也尝试了tensorboardX，并得到了相同的结果。您能告诉我如何解决这个问题吗？谢谢。

我正在使用 Tensorboard 绘制实验损失图。

我还想将测试结果添加到 Tensorboard 以便于实验比较，但我找不到执行此操作的函数。

我只需要一个简单的表，例如：

| Exp name | Metric 1 | Metric 2 |
|----------|----------|----------|
| Exp 1    | 12       | 123      |
| Exp 2    | 23       | 234      |

我怎样才能实现这个目标？

我正在使用 PyTorch 版本的SummaryWriter.

我正在关注 Pytorch 的Tensorboard文档。

我有以下代码：

model = torchvision.models.resnet50(False)
writer.add_graph(model)

它抛出以下错误：

_ = model(*args) # 不捕获，只打印错误信息

TypeError：* 之后的 ResNet 对象参数必须是可迭代的，而不是 NoneType

我不知道我在这里做错了什么！

如何使用自定义环境将奖励添加到 Stable Baselines3 中的张量板日志记录中？

我有这个学习代码

model = PPO(
    "MlpPolicy", env,
    learning_rate=1e-4,
    policy_kwargs=policy_kwargs,
    verbose=1,
    tensorboard_log="./tensorboard/")