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Tensorboard Error: aucun tableau de bord n'est actif pour l'ensemble de données actuel

J'essaie d'utiliser Tensorboard, mais chaque fois que j'exécute un programme avec Tensorflow, un message d'erreur s'affiche lorsque je vais sur localhost: 6006 pour afficher la visualisation

Voici mon code

a = tf.add(1, 2,)
b = tf.multiply(a, 3)

with tf.Session() as sess:
    writer = tf.summary.FileWriter("output", sess.graph)
    print(sess.run(b))
    writer.close()

Quand je vais à l'invite de commande et entrez

tensorboard --logdir=C:\path\to\output\folder

Il revient avec 

TensorBoard 0.1.8 at http://MYCOMP:6006 (Press CTRL+C to quit)

Quand je vais à localhost: 6006 il est écrit

Aucun tableau de bord n'est actif pour l'ensemble de données actuel . Causes probables: - Vous n’avez écrit aucune donnée dans vos fichiers d’événements . - TensorBoard ne peut pas trouver vos fichiers d’événement.

J'ai consulté ce lien ( Tensorboard: aucun tableau de bord n'est actif pour l'ensemble de données actuel ), mais cela ne semble pas résoudre le problème.

Et je lance ceci sur Windows 10

Que dois-je faire pour résoudre ce problème? Est-ce que je donne le bon chemin pour Tensorboard dans l'invite de commande? 

Merci d'avance

python-3.xtensorflowtensorboard
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Amaanite

Votre problème peut être lié au lecteur à partir duquel vous essayez de démarrer tensorboard et au lecteur sur lequel votre logdir est allumé. Tensorboard utilise deux points pour séparer le nom d'exécution facultatif et le chemin dans l'indicateur logdir, votre chemin est donc interprété comme\chemin\vers\sortie\dossier avec le nom C. 

Vous pouvez contourner ce problème en démarrant tensorboard à partir du même lecteur que votre répertoire de journal ou en fournissant un nom d'exécution explicite, par exemple. logdir=mylogs:C:\path\to\output\folder

Voir ici pour une référence au problème.

14
hpabst

Dans le cas de Windows, j'ai une solution de contournement.

cd/chemin/à/log

tensorboard --logdir =. / 

Ici, vous pouvez utiliser path comme d'habitude . N'oubliez pas de ne pas laisser d'espaces avec comme logdir = ./. 

Cela m'a donné une erreur:

Aucun tableau de bord n'est actif pour l'ensemble de données actuel. Causes probables: - Vous n’avez écrit aucune donnée dans vos fichiers d’événement. - TensorBoard ne peut pas trouvez vos fichiers d'événements.

3
shaurya airi

Eh bien, vous avez plusieurs problèmes avec votre code.

  1. Vous créez un rédacteur récapitulatif (tf.summary.FileWriter) mais vous n’écrivez rien en réalité. print(sess.run(b)) n'a rien à voir avec tensorboard si vous vous attendiez à ce que cela produise un effet. Il n'imprime que la valeur de b
  2. Vous ne créez pas d'objet summary auquel connecter une valeur.
  3. Vous entrez probablement dans le mauvais dossier pour tensorboard.

Plus analytiquement:

  1. Vous avez besoin d'un objet summary pour écrire un résumé. Par exemple, un tf.summary.scalar pour écrire un scalaire dans un résumé. Quelque chose comme tf.summary.scalar("b_value", b) pour écrire la valeur de b dans un résumé.
  2. Ensuite, vous devez exécuter votre opération de résumé dans une session pour la faire fonctionner, par exemple: summary = sess.run(summary_scalar).
  3. Ecrivez la valeur avec l'auteur que vous avez défini précédemment: writer.add_summary(summary).
  4. Maintenant, il y a quelque chose à voir dans tensorboard, en utilisant tensorboard --logdir=output dans un terminal
  5. En règle générale, vous aurez probablement besoin de tf.summary.merge_all() pour passer à run afin de rassembler tous vos résumés.

J'espère que cela t'aides.

1
Eypros

Recherchez le chemin d'accès à main.py dans le répertoire tensorboard et copiez-le. Cela devrait être quelque chose comme ça:

C:/Users/<Your Username>/Anaconda3/envs/tensorflow/Lib/site-packages/tensorboard/main.py

ou

C:/Users/<Your Username>/anaconda/envs/tf/lib/python3.5/site-packages/tensorboard/main.py

Une fois que vous connaissez le bon chemin, exécutez cette commande dans l'invite Anaconda en utilisant le chemin vers main.py dans le répertoire tensorboard. Cela a fonctionné pour moi dans Windows.

python C:/Users/Username/Anaconda3/envs/tensorflow/Lib/site-packages/tensorboard/main.py --logdir=foo:<path to your log directory>

Crédits: KyungHoon Kim

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Javapocalypse

Lorsque j'ai exécuté le tutoriel TensorFlow ( https://www.tensorflow.org/programmers_guide/tensorboard_histograms ), j'ai rencontré le même problème. Je suis allé de l'avant et essayé la solution référencée par HPABST ci-dessus. Cela a fonctionné comme un champion. Dans le terminal (je cours dans CentOS) - j'ai couru: tensorboard --log =mydir: '~/mlDemo/'

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lpt

Essayez ceci à la place:

tensorboard --logdir="C:\path\to\output\folder"
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Aditya Dot

Sous Windows 10, cette commande fonctionne

tensorboard --logdir=training/

Ici, training est le répertoire où les fichiers de sortie sont écrits. Veuillez noter qu'il ne contient pas de guillemets et comporte une barre oblique (/) à la fin Les deux sont importants.

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Soumya Boral

Je travaille aussi avec Windows 10. J'ai essayé votre code en exécutant tensorboard à partir du même lecteur, d'un lecteur différent et d'un chemin local. Dans les trois cas, j'ai pu voir le graphique.

Une solution consiste peut-être à changer d’hôte (je ne peux pas visualiser avec localhost: 6006 également). Essayez http: // MYCOMP: 6006 pour vérifier si vous voyez une différence.

Remarque: ma version de tensorboard est la 1.8.0 (vous pouvez peut-être mettre à jour votre tensorboard pour voir si cela donne une différence)

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karaspd

Quand j'ai eu ce problème, il a commencé à fonctionner après avoir éteint mon ordinateur. Cependant, je ne sais pas pourquoi cela a fonctionné.

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pangdan