tensorboard在本地和在mobaxterm上的使用

最新推荐文章于 2025-05-08 18:06:57 发布

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本文详细介绍了TensorBoard在本地环境及服务器上的使用方法。包括查找并指定日志文件路径，激活虚拟环境，以及通过特定命令启动TensorBoard服务。同时，记录了解决在服务器上配置端口访问的问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tensorboard在本地和在服务器上的使用

一.在本地使用
1.运行一次编译好的程序；
2.找到当前项目储存文件中的logs文件地址，
如果代码里面用的是writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph)，那么跳过这一步。
如果更改了FileWriter的储存位置，那么找到这个logs的储存路径。例如我是D:\Python例子\tensorflow_example\logs；
找到logs文件的路径
3.在terminal中进入python的虚拟环境（如果用了虚拟环境），activate 环境名
激活环境之后，输入tensorboard --logdir=文件logs的路径 --host=127.0.0.1，如果没有更改FileWriter的位置，那么直接输入tensorboard --logdir=logs --host=127.0.0.1。在本地运行一定加上--host=127.0.0.1,确保能成功查看tensorboard；运行后得到一个网页地址,打开浏览器输入这个网址就能查看啦。在这里插入图片描述
二.在服务器上使用
本来想自己写的，但是有一篇文章已经写得很清楚了MobaXterm+tensorboard本地浏览器访问远程端口。参看这个文章就可以。