Error：No dashboards are active for the current data set.

最新推荐文章于 2025-05-24 20:01:07 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorboard
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运行tensorboard打开网址：http://localhost:6006，报错如下图：

我执行了两步操作修改这个错误：

（1）之前的summary是我手动创建的，现在改用代码创建

（2）仍然报错：ValueError: GetLogdirSubdirectories: path exists and is not a directory, /Volumes/XIAOHUIHUI/python_namespace/competition/house_price_prediction/summary/events.out.tfevents.1563345620.jiashihuideMacBook-Pro.local，方法：tensorboard 的 --logdir 参数，不需要加具体的文件名，到日志目录即可。

现在打开链接，可以正常显示：

tensorboard中的No dashboards are active for the current data set.当前数据集没有活动的仪表板问题解决方案
zhouzhou7059的博客
03-01 1344
tensorboard中的No dashboards are active for the current data set.当前数据集没有活动的仪表板问题解决方案 我的环境是win10，这是我在做tensorflow可视化练习也就是tensorboard的时候遇到的问题。导致这个问题的原因是：启动tensorboard时的文件路径没有写对。 我把代码改为：tensorboard --logdir...
No dashboards are active for the current data set. 解决tensorboard无法启动和显示问题（pycharm启动）
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1.No dashboards are active for the current data set. 解决tensorboard无法启动和显示问题 2.指定logs路径启动tensorboard 3.pycharm启动tensorboard 4.安装tensorboard（实际安装tensorflow即可）
Tensorboard 调试出现 No dashboards are active for the current data set.
Ezekiel_Mok的博客
07-22 763
No dashboards are active for the current data set. Probable causes: You haven’t written any data to your event files. TensorBoard can’t find your event files. 输入logs日志的完整路径即可。
No dashboards are active for the current data set.
kakazai.cn
04-05 367
问题 打开tensorboard ，提示 No dashboards are active for the current data set. 原因 日志路径中有中文字符 解决方案 更改日志路径，让其全部是英文字符； 打开 tensorboard，显示正常。 ...
解决Tensorboard出现No dashboards are active for the current data set问题
最新发布
JAVA
05-24 401
Tensorboard出现"No dashboards"问题通常是由于路径设置错误导致的。关键在于正确设置两个地方的路径：1) 代码中需使用raw字符串(r'')防止转义，如r'E:\data\logs'；2) 命令行调用时只需直接写路径，无需加r或引号，如--logdir=E:\data\logs。常见错误是在代码中忘记加r或在命令行中错误添加引号和r，导致Tensorboard无法找到日志文件。
(最全)No dashboards are active for the current data set. 解决tensorboard无法启动和显示问题...
weixin_30607659的博客
05-10 900
按照网上的教程，我无法正常启动tensorboard，全过程没有报错，但是打开tensorboard显示No dashboards are active for the current data set.这就很奔溃了。为此，找了很多博客，特地总结一番。 本文包含TensorBoard的使用及启动方法，以及针对该问题的一些解决方案。 TensorBoard的使用及启动方法 先看...
解决tensorboard调用events.out.tfevents文件得到网址出现No dashboards are active for the current data set...的问题
weixin_51060559的博客
03-09 3291
在Pycharm中运行tensorboard，生成网址 在pycharm的菜单栏，选择View–Tool Windows–Terminal 在pycharm下面的命令栏输入上述 events.out.tfevents文件上一级文件的路径，本例为：tensorboard --logdir “E:\BrokenHole\mask rcnn hole\logs\balloon20220307T1616”（我的events.out.tfevents文件在balloon20220307T1616文件夹下） ente
【YOLOv5不常见报错及解决方法汇总】AssertionError；RuntimeError；ImportError；tensorboard :No dashboards are active。
吴牧野的博客
10-27 2730
AssertionError: Label class 4 exceeds nc=4 in /xxx RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type long int ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: tensorboard :No dashboards are active for the current dat
No dashboards are active for the current data set
qq_44076218的博客
05-02 139
问题原因：路径出错了 # 使用tensorboard绘制 tensorboard=tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='E:/AI学习/data/tensorboard_mnist') model.fit(x_train,y_train,batch_size=128,callbacks=[tensorboard], epochs=4,verbose=1, validation_data=(x_te.
Pytorch可视化Tensorboard——No dashboards are active for the current data set.
温瞳
01-02 2777
No dashboards are active for the current data s 可视化之前是好用的，等再次用之后出现了上述问题。 当时的策略： 使用Chrome浏览器 卸载tensorboard重新安装，我以为是版本的冲突问题。 事实证明都不好用。。。。。。。。。。 后来仔细研究了一下路径和书写格式的问题，问题才得以解决。 在运行tensorboard的时候，会出现一个运行文件...
linux上出现No dashboards are active for the current data set.
01-03
### 解决Linux上TensorBoard出现"No dashboards are active for the current data set."问题 当在Linux环境中启动TensorBoard并访问可视化界面时，如果遇到“No dashboards are active for the current data set.”提示，这通常意味着TensorBoard未能成功读取到有效的日志文件或事件文件。以下是几种可能的原因及解决方案： #### 日志目录路径不正确 确保指定的日志目录绝对路径无误，并且该位置确实存在由训练过程产生的`events.out.tfevents.*`文件[^1]。 ```bash tensorboard --logdir=/absolute/path/to/logs/ ``` #### 文件权限不足 检查是否有足够的权限来读取这些日志文件。可以尝试更改文件夹及其内部文件的权限设置为更宽松的状态（仅用于测试目的），以排除此因素的影响: ```bash sudo chmod -R 755 /path/to/log/directory ``` #### 数据未刷新 有时即使已经生成了新的事件记录，由于缓存机制的缘故，旧版本的数据可能会被优先展示出来。关闭所有已开启的TensorBoard实例后再重启服务有助于清除潜在的缓存干扰[^2]: ```bash pkill tensorboard tensorboard --logdir=... ``` #### 缺少必要的清理操作 对于某些框架而言，在结束会话前调用相应的API接口完成资源释放非常重要。比如PyTorch中的`writer.close()`函数能够确保所有的统计数据都被正确写入磁盘[^3]。 通过上述措施应该可以帮助解决大多数情况下发生的此类警告信息。当然，具体原因还需结合实际情况进一步排查分析。
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