spyder运行tensorboard出现多个重复的图

最新推荐文章于 2024-05-29 18:52:27 发布
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分类专栏： 常见问题 文章标签： tensorflow tensorboard spyder 图 重复
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Spring_Et/article/details/109717752
版权

问题描述

明明只定义一个图，多次编译后图会重复出现
在这里插入图片描述

解决办法

重启编译器可以，或者结束进程都可以，但是太过麻烦，
后面我发现，只需要编译之前关闭console就ok了
在这里插入图片描述

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### 配置和使用 TensorBoard 为了在 Spyder 环境中配置并使用 TensorBoard，需先确保已安装必要的软件包。通过 Anaconda 进行环境管理能够简化这一流程[^3]。 #### 安装依赖项 首先，在命令提示符或终端窗口执行如下指令来创建一个新的 Conda 虚拟环境，并激活该环境： ```bash conda create -n tensorflow_env python=3.9 conda activate tensorflow_env ``` 接着在同一环境下安装 TensorFlow 和 TensorBoard： ```bash pip install tensorflow tensorboard spyder ``` 这一步骤确保了所有必需组件都处于最新状态并且兼容性良好[^2]。 #### 启动 Jupyter Notebook 或者直接利用Spyder界面运行代码 对于某些用户来说，可能更倾向于直接在 Spyder 的 IPython 控制台里工作而不是切换至浏览器中的 Jupyter 笔记本；两种方式都可以正常加载 TensorBoard 插件功能。 如果选择后者，则可以在 Python 文件 (.py) 中加入以下几行作为入口点： ```python import tensorflow as tf from datetime import datetime logdir="logs/fit/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S") tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=logdir, histogram_freq=1) model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[tensorboard_callback]) ``` 上述脚本会自动记录训练过程中产生的元数据到指定目录 `./logs` 下面去[^1]。 #### 打开 TensorBoard 查看器 完成模型训练之后，可以通过下面这条简单的命令启动 TensorBoard Web 应用程序： ```bash tensorboard --logdir logs/fit ``` 此时应该能看到类似这样的输出信息：“Starting TensorBoard b'6704' at http://localhost:6006”，表示服务已经准备好接受连接请求了。打开任意现代网页浏览器并将地址栏指向给出的 URL 即可访问图形化界面。 值得注意的是，当采用这种方式时，最好保持命令行窗口开着直到不再需要监视实验进展为止。另外一种方法是在 Spyder 内部调用此函数而不必离开 IDE: ```python %load_ext tensorboard %tensorboard --logdir logs/fit ``` 这种方法允许开发者继续享受熟悉的开发体验的同时享受到 TensorBoard 提供的强大可视化工具集带来的便利。
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