tensorboard 在cmd下运行命令

最新推荐文章于 2025-03-24 21:20:26 发布
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分类专栏： TensorFlow
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首先要在cmd下进入tensorboard生成 文件夹的位置（我生成在桌面的logs文件夹）

运行以下命令：
C:\Users\Admin\Desktop>tensorboard –logdir c:\users\admin\desktop\logs

Starting TensorBoard b’41’ on port 6006
(You can navigate to http://xxx.xxx.xxx.xxx:6006)

注：
1.tensorboard –logdir 文件夹的完整路径
2.chrome 浏览器访问

【已解决】cmd进入TensorBoard报错：‘tensorboard‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。
weixin_44660003的博客
04-10 3594
我相信很多人想查看Tensorboard的时候搜到的教程都是这样的： ①cmd进入命令行 ②cd到你存放日志的目录的上一级目录（比如我的日志是存放在D:/jupyternotebook/tensorboard里面，如图一，那么就应该cd到D:/jupyternotebook，如图二） ③输入命令“tensorboard --logdir path=D:/jupyternotebook/tensorboard”(这里是以我的文件所在位置举例)，命令可以参考图三，然后就出现了“‘tensorboard’ 不是内
‘tensorboard‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。的解决办法，直接上步骤当笔记
HuanLiu_Duke的博客
11-19 4119
如今不只是tensorflow可以使用tensorflow，pytorch也可以使用了。在保存完自己的logs后使用tensorboard查看时，terminal内部显示tensorboard不是内部或者外部命令，无法识别。下面是解决步骤
使用cmd查看Tensorboard的生成图
weixin_30266885的博客
10-17 403
代码中"graph_practice7/"文件存放的是生成的神经网络图 现在要查看这个图，使用cmd 进入文件指定目录（我的文件存储地址是E:\workspace\PycharmProjections\tensor_practice），复制网址在网页中打开即可看到神经网络图 转载于:https://www.cnblogs.com/lijingblog/p/9807342.html...
Pytorch中Tensorboard的学习
最新发布
weixin_70673823的博客
03-24 1501
Pytorch中Tensorboard的学习
在cmd运行tensorboard时出现：TensorBoard不是内部或外部指令也不是可运行的程序
syuichihann的博客
08-13 1224
** TensorBoard不是内部或外部指令也不是可运行的程序 ** 问题描述 我用的pycharm直接安装的tensorflow和tensorboard的包，然后在使用cmd运行tensorboard的日志文件的时候，出现了上述问题。 解决办法 在网上查找了一下，发现是环境配置的问题。检查了一下我的tensorflow的文件位置（可以在pycharm的设置里面安装相关包的位置看，也可以直接在安...
使用 TensorBoard
qq_45338279的博客
04-29 406
我们完成深度学习的训练后，通常要查看实际的训练效果，一般都是看损失函数的变化情况和准确率的变化情况，而为了可以很直观的看到训练效果，一般有两种方式。一是采用matplotlib的库函数，将变化情况绘制出来还有一种就是采用TensorBoard库的方式。本篇博客主要介绍第二种方式。
如何打开tensorboard
weixin_45835518的博客
03-17 849
一、环境变量配置 找到系统中tensorboard.exe文件的位置，anaconda下配置的tensorflow环境一般如下图，复制路径添加到环境变量中： 二、打开cmd输入命令行 找到board文件夹所在位置的上一级目录，这里为callbacks文件夹： cmd中输入以下命令，再在浏览器中输入http://localhost:6006/即可打开tensorboard。 ...
安装 tensorboardX后打不开tensorboard显示'tensorboard' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序
02-21
完成上述调整之后，尝试在新的命令窗口中直接键入 `tensorboard --logdir ./logs` 测试是否正常工作[^2]。 #### 使用特定版本的 Python 环境 有时不同项目可能依赖于不同的 Python 版本及其配套软件包。因此创建...
解决Tensorboard 不显示计算图graph的问题
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- 为了简化命令行输入，可以在包含计算图文件的文件夹中直接启动命令行窗口（CMD），这样可以直接在该文件夹中启动TensorBoard，避免路径输入错误。 通过上述步骤，大多数情况下都可以解决TensorBoard不显示计算图...
【TensorBoard】如何启动tensorboard的详尽步骤
09-21 4550
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tensorboard在cmd中调用时显示的非内部指令解决方法
七月流火的博客
09-19 241
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
tensorboard报错：无法将“tensorboard”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称，和删除pip包，重装包
weixin_44672714的博客
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解决：无法将“tensorboard”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。
tensorboard在cmd运行成功但在浏览器中不能正常显示的问题解决
weixin_34277853的博客
05-27 205
我是配置了两个python环境，python3.5和anconda3.5,强烈建议使用python3.5版本，算是比较稳定的！ cmd在运行时是按顺序查找的文件，如果说是python3.6这个版本问题的话，您这样调整后应该能正常显示了 点击“此电脑”右键进入属性；然后进入高级系统设置，进入环境变量 双击用户变量中的‘’path“;然后将Anaconda3上移到前上面...
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### 启动 TensorBoard 的方法 当遇到 PyCharm 控制台或 CMD 命令行无法识别 `tensorboard` 命令的情况时，这通常是因为环境变量配置不正确或者安装存在问题[^1]。 对于 Windows 用户，在虚拟环境中启动 TensorBoard 可能会因为特定版本的兼容性问题而失败。一种解决方案是将 TensorBoard 版本更改为 1.12.2，此版本在 Windows 上表现稳定。可以通过命令 `(venv) E:\python\geektime_tensorflow\venv> pip install tensorboard==1.12.2` 来实现这一点[^2]。 为了正常启动 TensorBoard 并查看训练过程中的数据可视化图表，可以在 Linux 或其他支持的操作系统上按照如下方式操作： ```bash tensorboard --logdir="指定的日志文件夹路径" --port=6006 ``` 这里需要注意的是，“日志文件夹路径”应当指向 TensorFlow 训练过程中保存摘要信息的具体位置；端口号可以根据实际情况调整，但默认情况下为 6006[^3]。 一旦成功运行上述命令并看到提示信息后，应该能看到一行 URL 地址被打印出来。此时只需复制这条链接至 Chrome 浏览器地址栏即可浏览 TensorBoard 提供的各种图形化界面功能[^4]。 ```python import tensorflow as tf from datetime import datetime # 创建一个简单的模型来生成一些用于可视化的事件记录 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10) ]) predictions = model(x_train[:1]).numpy() loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy']) log_dir = "logs/fit/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S") tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1) model.fit(x=x_train, y=y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[tensorboard_callback]) ```
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