Tensorboard 错误：当前数据集没有处于活动状态的仪表板

Posted 2023-03-27

【中文标题】Tensorboard 错误：当前数据集没有处于活动状态的仪表板

【英文标题】：Tensorboard Error: No dashboards are active for current data set

【发布时间】：2018-04-17 05:31:55

【问题描述】：

我正在尝试使用 Tensorboard，但每次使用 Tensorflow 运行任何程序时，当我转到 localhost:6006 以查看可视化时都会出现错误

这是我的代码

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()

当我进入命令提示符并输入时

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

它返回

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

当我转到 localhost:6006 时，它指出

当前数据集没有处于活动状态的仪表板。 可能的原因： - 您尚未将任何数据写入您的事件文件。 - TensorBoard 找不到您的事件文件。

我已查看此链接 (Tensorboard: No dashboards are active for the current data set)，但似乎无法解决此问题

我在 Windows 10 上运行它

我该怎么做才能解决这个问题？我是否在命令提示符下为 Tensorboard 提供了正确的路径？

提前谢谢你

【参考方案1】：

您的问题可能与您尝试启动 tensorboard 的驱动器以及您的 logdir 所在的驱动器有关。 Tensorboard 使用冒号分隔可选的运行名称和 logdir 标志中的路径，因此您的路径被解释为名称为 C 的 \path\to\output\folder。

这可以通过从与日志目录相同的驱动器启动 tensorboard 或通过提供明确的运行名称来解决，例如logdir=mylogs:C:\path\to\output\folder

请参阅here 以了解该问题。

【参考方案2】：

如果是 Windows，我有一个解决方法。

cd /path/to/log

张量板 --logdir=./

在这里您可以正常使用路径。 请记住，不要将空格作为 logdir = ./.

这给了我一个错误：

当前数据集没有处于活动状态的仪表板。可能的原因： - 您尚未将任何数据写入事件文件。 - TensorBoard 不能 找到您的活动文件。

【参考方案3】：

在 Windows 10 中，此命令有效

tensorboard --logdir=training/

这里的 training 是写入输出文件的目录。请注意，它没有任何引号，并且末尾有一个斜杠 (/)。两者都很重要。

【参考方案4】：

试试这个：

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

【参考方案5】：

嗯，你的代码有几个问题。

您正在创建一个摘要编写器 (tf.summary.FileWriter)，但实际上您并没有用它编写任何内容。 print(sess.run(b)) 与 tensorboard 无关，如果您预计这会对它产生一些影响。它只打印b 的值 您不会创建和summary 对象来连接某些值。 您可能输入了错误的 tensorboard 文件夹。

更多分析：

您需要summary object 来编写摘要。例如 tf.summary.scalar 将标量写入摘要。就像是 tf.summary.scalar("b_value", b) 将b 的值写入摘要。 那么您实际上需要将摘要操作运行到会话中才能使其正常工作，例如：summary = sess.run(summary_scalar)。 使用您之前定义的编写器写入值：writer.add_summary(summary)。 现在可以在 tensorboard 中看到一些东西，使用 tensorboard --logdir=output 在终端中 一般情况下，您可能需要将tf.summary.merge_all() 传递给run，以便将所有摘要收集在一起。

希望这会有所帮助。

【参考方案6】：

在 tensorboard 目录中找到main.py 的路径并复制它。应该是这样的：

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

或

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

一旦你知道正确的路径，在 Anaconda Prompt 中使用 tensorboard 目录中 main.py 的路径运行此命令。这在 Windows 中对我有用。

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

致谢：KyungHoon Kim

【参考方案7】：

尝试将目录放在引号内。

例子：

tensorboard --logdir="C:/Users/admin/Desktop/ML/log"

【讨论】：

有效！非常感谢

【参考方案8】：

如果有人仍然遇到这个问题，我建议尝试不同的端口，例如tensorboard --logdir=logs --port 5000。为我工作。

【参考方案9】：

当我运行 TensorFlow (https://www.tensorflow.org/programmers_guide/tensorboard_histograms) 教程时，我遇到了同样的问题。我继续尝试上面 hpabst 引用的解决方案。它像冠军一样工作。在终端（我在 CentOS 中运行）- 我运行：tensorboard --log =mydir: '~/mlDemo/'

【参考方案10】：

我也在使用 Windows 10。我尝试了从同一驱动器、不同驱动器和本地路径运行 tensorboard 的代码。在所有三种情况下，我都能看到图表。

一个解决方案是，也许您需要更改您的主机（我也无法使用 localhost:6006 进行可视化）。试试http://MYCOMP:6006 看看你是否发现有什么不同。

注意：我的 tensorboard 版本是 1.8.0（也许你可以更新你的 tensorboard 看看它有什么不同）

【参考方案11】：

观察到一旦 tensorflow 进入不良状态，它每次都会抛出问题，因为在随后的运行中，

它不会自动终止以前的进程 它在启动仪表板时使用以前的状态

缓解不良状态的步骤：

杀死所有正在运行的张量板进程。 清除之前的张量板状态。

在 jupyter 笔记本中

! powershell "echo 'checking for existing tensorboard processes'"
! powershell "ps | Where-Object $_.ProcessName -eq 'tensorboard'"

! powershell "ps | Where-Object $_.ProcessName -eq 'tensorboard'| %kill $_"

! powershell "echo 'cleaning tensorboard temp dir'"
! powershell "rm $env:TEMP\.tensorboard-info\*"

! powershell "ps | Where-Object $_.ProcessName -eq 'tensorboard'"


%tensorboard --logdir="logs\fit" --host localhost

如果在jupyter中超时，则在浏览器中去http://localhost:6006/#scalars查看

【参考方案12】：

嗯，我在这里尝试了几乎所有解决方案，但没有任何解决方案。最后，几周后，我能够解决这个问题。这就是我所做的。

杀死tensorboard的现有进程。 Use this code 关闭所有 Jupiter 笔记本实例。 从我的本地删除 Tensorboard 缓存文件 - C:\Users\sethuri\AppData\Local\Temp 启动 Jupyter 笔记本实例并调用张量板 我没有先看到视觉效果，但在重新加载页面后它起作用了