【错误解决】tensorboard 画图不显示或者出现No graph definition files were found.

本文针对使用 TensorFlow 时遇到的 TensorBoard 无法正常显示的问题提供了详细的排查步骤,包括检查路径中是否存在中文字符、验证代码的准确性、确认启动命令的正确性以及浏览器地址栏的设置。
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和网上做法一样,,就是出不来结果,检查一下几点

【1】是否有中文路径,(tensorflow对中文很敏感,如果有中文路径,换个)

【2】检查代码是否正确(如果是运行别人的案例,多换几个试试)

【3】启动方式,命令如下(两个命令都是可以的):

tensorboard  --logdir=logs

tensorboard  --logdir logs

【4】需要检查浏览器地址是否输入正确,(一般你能看到这个错误说明,输入正确的,地址输入错误是不现实,)


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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

### YOLOv5 'No graph definition files were found' 错误解决方案 在使用 YOLOv5 时,如果遇到 `'No graph definition files were found'` 的错误,通常是因为模型文件或配置文件缺失、路径设置正确或者环境配置问题导致的。以下是可能的原因及解决方法: #### 1. 检查模型文件完整性 确保下载的 YOLOv5 模型文件完整无误。如果模型文件损坏或完整,可能会导致无法加载图定义文件。例如,YOLOv5 的权重文件(如 `.pt` 文件)应该包含完整的网络结构和参数[^1]。 ```python import torch # 加载模型以验证文件是否完整 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt') ``` #### 2. 确认路径设置正确 检查模型路径是否正确指定。如果路径中包含拼写错误或指向了错误的目录,可能会导致图定义文件未被找到。确保提供的路径是绝对路径或相对于脚本运行位置的正确相对路径[^3]。 ```python # 示例:加载本地模型 model_path = "path/to/best.pt" assert os.path.exists(model_path), f"Model file not found at {model_path}" ``` #### 3. 验证依赖库版本 确保安装的 PyTorch 和 torchvision 版本与 YOLOv5 兼容。版本匹配可能导致加载模型失败。可以参考官方文档中的推荐版本并重新安装相关依赖[^4]。 ```bash pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` #### 4. 检查 ONNX 转换问题 如果从 PyTorch 格式转换为 ONNX 格式时出现问题,可能会导致图定义文件丢失或无效。ONNX 转换过程中需要注意数据类型一致性,例如 INT64 到 INT32 的转换可能引发问题[^3]。 ```python import torch.onnx # 导出模型到 ONNX 格式 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov5s.onnx", opset_version=11, input_names=["input"], output_names=["output"] ) ``` #### 5. 环境配置问题 某些情况下,GPU 或 CUDA 配置错误可能导致模型加载失败。确认系统已正确安装 CUDA 和 cuDNN,并且 TensorRT(如果使用)能够正常工作。 ```bash nvidia-smi # 检查 GPU 驱动是否正常 ``` --- ###
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