Tensorboard 获取空白页

Question

我是 tensorflow 的新手，我按照这个 tutorial 来了解这个框架。

现在我正在尝试使用 Tensorboard 可视化我的图表，但是我得到了一个没有任何结果的 tensorboard 空白页。

我用来可视化图表的代码是：

from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import numpy as np


def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer,     activation_function=None):
# add one more layer and return the output of this layer
layer_name = 'layer%s' % n_layer
with tf.name_scope(layer_name):
    with tf.name_scope('weights'):
        Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]), name='W')
        tf.summary.histogram(layer_name + '/weights', Weights)
    with tf.name_scope('biases'):
        biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1, name='b')
        tf.summary.histogram(layer_name + '/biases', biases)
    with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
        Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs, Weights), biases)
    if activation_function is None:
        outputs = Wx_plus_b
    else:
        outputs = activation_function(Wx_plus_b, )
    tf.summary.histogram(layer_name + '/outputs', outputs)
return outputs


# Make up some real data
x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis]
noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)
y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise

# define placeholder for inputs to network
with tf.name_scope('inputs'):
    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='x_input')
    ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='y_input')

# add hidden layer
l1 = add_layer(xs, 1, 10, n_layer=1, activation_function=tf.nn.relu)
# add output layer
prediction = add_layer(l1, 10, 1, n_layer=2, activation_function=None)

# the error between prediciton and real data
with tf.name_scope('loss'):
    loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),
                                    reduction_indices=[1]))
    tf.summary.scalar('loss', loss)

with tf.name_scope('train'):
     train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

sess = tf.Session()
merged = tf.summary.merge_all()

writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph)

init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

for i in range(1000):
    sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
    if i % 50 == 0:
        result = sess.run(merged,
                      feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
        writer.add_summary(result, i)

我正在使用 Ubuntu 16.04 和 python 2.7 以及我的 tensorflow版本是 1.0.1.

当我运行程序创建一个新的日志文件，然后我使用 theis 命令可视化张量板：

 tensorboard --logdir=/logs

然后如果我去 http://127.0.1.1:6006/ 得到没有任何摘要的 Tensorboard 页面，为什么？

我也尝试使用其他浏览器，但不起作用。

Answer 1

您指向 tensorboard 的日志目录可能不存在（在这种情况下，tensorboard 不会抛出错误）。您是说 tensorboard --logdir=./logs/ 吗？

Answer 2

您正在保存到运行您 ipython 笔记本所在位置的日志文件夹中。但是，您的 Tensorboard 会尝试加载 /logs 文件夹（而不是 /users/something/logs）。试试 --logdir=./logs

Answer 3

这可能来晚了，但希望它能帮助其他人。如果您的浏览器不接受 cookies，您将运行陷入这个问题。确保您允许您尝试访问的 Tensorboard 页面使用 cookie。

Answer 4

可能有很多原因，当我遇到这个问题时，我添加端口号并检查路径:

tensorboard --logdir=run1:/tmp/tensorflow/ --port 6006

Answer 5

尝试 Google Chrome 资源管理器。 Safari 不适合我，但 Chrome 正确显示页面。

Tensorboard 获取空白页

Tensorboard get blank page

python

tensorflow

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