tensorboard --logdir=runs 不工作:中止陷阱:6
tensorboard --logdir=runs not working: Abort trap: 6
我正在尝试 运行 张量板:tensorboard --logdir=runs
。
我也试过:tensorboard --logdir=runs --host=127.0.0.1
.
我正在 运行 从包含 runs
文件夹的目录中的终端执行命令。
我收到以下错误:
[libprotobuf FATAL external/com_google_protobuf/src/google/protobuf/descriptor.cc:1367]
CHECK failed: GeneratedDatabase()->Add(encoded_file_descriptor, size):
libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type google::protobuf::FatalException:
CHECK failed: GeneratedDatabase()->Add(encoded_file_descriptor, size):
Abort trap: 6
我的 Python 代码包含以下几行:
tb_path = './runs/SimpleLSTM_MNIST'
if os.path.isdir(tb_path):
shutil.rmtree(tb_path)
writer = tb.SummaryWriter(log_dir=tb_path)
我的 runs
文件夹包含文件夹 SimpleLSTM_MNIST
,其中包含 events.out.tfevents.1591953948.computername.local.29440.0
。
操作系统:MacOS Catalina
我该如何解决这个问题?
看起来 protobuf 工作不正常,
尝试安装最新版本
pip3 uninstall protobuf
pip3 install protobuf
显然这是 运行 macOS Catalina
时出现的特定问题,可以通过切换到 protobuf version 3.8.0
和 tensorflow 版本 2.0.0
.[=19= 来解决]
所以基本上卸载 tensorflow
和 protobuf
并使用 pip3 install protobuf==3.8.0
和 pip3 install tensorflow==2.0.0
重新安装。
我正在尝试 运行 张量板:tensorboard --logdir=runs
。
我也试过:tensorboard --logdir=runs --host=127.0.0.1
.
我正在 运行 从包含 runs
文件夹的目录中的终端执行命令。
我收到以下错误:
[libprotobuf FATAL external/com_google_protobuf/src/google/protobuf/descriptor.cc:1367]
CHECK failed: GeneratedDatabase()->Add(encoded_file_descriptor, size):
libc++abi.dylib: terminating with uncaught exception of type google::protobuf::FatalException:
CHECK failed: GeneratedDatabase()->Add(encoded_file_descriptor, size):
Abort trap: 6
我的 Python 代码包含以下几行:
tb_path = './runs/SimpleLSTM_MNIST'
if os.path.isdir(tb_path):
shutil.rmtree(tb_path)
writer = tb.SummaryWriter(log_dir=tb_path)
我的 runs
文件夹包含文件夹 SimpleLSTM_MNIST
,其中包含 events.out.tfevents.1591953948.computername.local.29440.0
。
操作系统:MacOS Catalina
我该如何解决这个问题?
看起来 protobuf 工作不正常, 尝试安装最新版本
pip3 uninstall protobuf
pip3 install protobuf
显然这是 运行 macOS Catalina
时出现的特定问题,可以通过切换到 protobuf version 3.8.0
和 tensorflow 版本 2.0.0
.[=19= 来解决]
所以基本上卸载 tensorflow
和 protobuf
并使用 pip3 install protobuf==3.8.0
和 pip3 install tensorflow==2.0.0
重新安装。