Tensorboard可视化，解决6006端口问题

最新推荐文章于 2025-05-15 18:22:42 发布
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#tensorboard

本文分享了在服务器上使用TensorBoard对TensorFlow聊天机器人训练过程进行可视化的经验。通过调整--logdir参数，将其设置为训练日志的绝对路径，成功在浏览器中展示训练进度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.在服务器上跑一个关于聊天机器人的时候，想要对其训练过程进行可视化，用了tensorflow可视化的好帮手 Tensorboard
一开始直接在项目下执行，后来又切换到项目对应的logs文件加下运行

tensorboard --logdir=logs

返回一个TensorBoard 1.12.2 at http://vm-21a-01sgt:6006 (Press CTRL+C to quit)
在Chrome上打开，出现
在这里插入图片描述
2. 后来把–logdir的位置换成logs文件的绝对位置【前提是还是在项目中logs文件目录下执行此命令】

tensorboard --logdir=/root/Tensorflow-Chatbot-master/Bot/train_logs

再次在浏览器运行http://hostIP:6006成功显示！！！！！

Sprities
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利用Tensorboard进行可视化
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tensorboard6006端口被占用解决方法
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10-14 924
在尝试使用tensorboard观察训练数据时，随后再次尝试启动tensorboard即可使用。然后我们就可以看见占用6006的任务pid。以上是我的解决办法，希望可以帮到你。碰到了端口被占用的情况。
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查看 tensorboard 可视化命令
最新发布
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### 如何使用 TensorBoard 启动可视化命令 在 PyTorch 中，可以借助 `torch.utils.tensorboard` 模块中的 `SummaryWriter` 类记录日志文件，并通过 TensorBoard 进行可视化。为了启动 TensorBoard 可视化界面，需要执行以下命令： #### 1. 安装必要的依赖 确保已安装以下库： - `TensorBoard` - `TensorboardX`（用于支持 PyTorch 的 TensorBoard 功能） 可以通过以下命令安装这些库[^1]： ```bash pip install tensorboard tensorboardX ``` #### 2. 配置 SummaryWriter 在代码中使用 `SummaryWriter` 记录日志数据。例如： ```python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 创建 SummaryWriter 实例 writer = SummaryWriter('runs/fashion_mnist_experiment_1') # 示例：记录一个标量值 for i in range(100): writer.add_scalar('y=2x', 2 * i, i) # 关闭 writer writer.close() ``` 上述代码将生成日志文件并保存到指定目录 `runs/fashion_mnist_experiment_1` 中[^4]。 #### 3. 启动 TensorBoard 启动 TensorBoard 的命令如下： ```bash tensorboard --logdir=runs/fashion_mnist_experiment_1 --port=6006 ``` - `--logdir` 参数指定日志文件的存储路径。 - `--port` 参数指定 TensorBoard 服务运行的端口号（默认为 6006）。 启动后，可以在浏览器中访问以下地址查看可视化结果： ``` http://localhost:6006/ ``` #### 4. 在 Google Colab 中使用 TensorBoard 如果在 Google Colab 环境下运行，可以加载 TensorBoard 插件并直接显示可视化界面： ```python %load_ext tensorboard %tensorboard --logdir runs/fashion_mnist_experiment_1 ``` #### 注意事项 - 确保 TensorFlow 和 TensorBoard 的版本一致，否则可能会导致兼容性问题[^1]。 - 如果需要远程服务器上的 TensorBoard 可视化，请参考相关配置方法[^2]。 --- ###
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