记录一下踩坑 Tensorboard在localhost：6006出现“No dashboards are active for the current data set“ 查看不到图的问题

已于 2022-04-09 00:04:40 修改
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文章标签： pytorch
于 2022-04-09 00:02:17 首次发布
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本文详细介绍了如何正确设置Tensorboard的logdir参数，强调了必须使用绝对路径而非相对路径，以防止遇到运行错误。通过实例演示，指导读者在PyCharm环境中配置Tensorboard日志目录，确保训练过程的可视化顺利进行。

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

tensorboard --logdir "E:\PyCharm\pytorch-tutorial-master\src\p10"

logdir 后面的路径填绝对路径 ，不要填相对路径，吐槽一下，这种坑真的坑

pytorch 使用tensorboard之出现No dashboards are active for the current data set.
星月夜话
12-18 4015
一、pytorch 使用tensorboard问题 二、测试代码： from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter('runs') for i in range(10): writer.add_scalar('quadratic', i**2, global_step=i) writer.ad...
tensorboard究极解决办法（host:127.0.0.1 和 NO dashboards are active for the current data set) Windows10
qq_35749428的博客
11-17 755
打不开tensorboard的问题 当遇见tensorboard --logdir=data 打开后 输出的是 http://SD-20200912PFML:6006 打不开 就换成http://localhost:6006/ 如果localhost也打不开 就用 tensorboard --logdir logs --host=127.0.0.1 NO dashboards are active for the current data set的解决方法 tensorboard --logdir lo
启动tensorboard看不到要生成的图
qq_41821067的博客
03-31 349
在运行代码之前一定要cd到你所写的tensorboard 代码的目录下 我的代码 import numpy as np from tensorboardX import SummaryWriter writer=SummaryWriter() for epoch in range(100): #np.random.rand()返回服从0-1均匀分布的样本 writer.add_scalar('scalar/test',np.random.rand(),epoch) writer.ad
Tensorboard 调试出现 No dashboards are active for the current data set.
Ezekiel_Mok的博客
07-22 751
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。
关于解决Tensorboard出现No dashboards are active for the current data set.问题
最新发布
m0_62603888的博客
03-25 264
训练完成在最后查看的时候遇到这种情况实在是十分头疼，我当时痛苦了很久差点就重新训练了，这里记录一下这个方法。参考的是这篇博客关于解决Tensorboard出现No dashboards are active for the current data set.问题-优快云博客上面图片中报错的问题是Log directory:/tf_logs。我理解的是程序是在这个文件夹里找events文件，我的日志文件是存储在我自己建立的文件夹里，于是破罐子破摔，将日志文件放在这个tf_logs文件夹下：修改读取路径：成功
Error：No dashboards are active for the current data set.
qq_32172681的博客
07-17 241
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/p...
No dashboards are active for the current data set.
weixin_44984664的博客
07-11 861
在使用tensorboard的时候，报了No dashboards are active for the current data set.，弄了一上午，差点没给我恶心吐了????????????，先说一下我这儿的环境 window10 pycharm chrome tensorflow 2.1.0 pytorch 1.5.1 写一个简单的例子 from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter(comment='example1
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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sinat_20729643的博客
12-01 5万+
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）
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 3270
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
(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
05-10 879
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...
tensorboard 打开后是No dashboards are active for the current data set.
02-05
### 解决 TensorBoard 显示 "No dashboards are active for the current data set." 的问题 当遇到 `No dashboards are active for the current data set.` 提示时，这通常意味着 TensorBoard 没有找到任何有效的日志文件来展示仪表板数据。以下是几种可能的原因及解决方案： #### 日志目录路径不正确 如果指定的日志目录为空或不存在，则不会有任何数据显示。建议确认日志保存位置是否正确设置，并且该路径下确实存在由 TensorFlow 记录的数据文件。 对于命令行启动方式，可以尝试绝对路径而非相对路径以避免因工作目录不同而导致的问题[^2]： ```bash tensorboard --logdir=D:\Tensorflow\data\tensorboard ``` #### 版本兼容性问题 不同的 TensorFlow 和 TensorBoard 版本之间可能存在一定的差异，某些旧版的 TensorBoard 可能无法识别新版 TensorFlow 创建的日志格式。因此，保持两者版本一致非常重要；同时也可以考虑升级到最新稳定版本以便获得更好的支持和功能改进[^5]。 #### 数据写入延迟 有时即使程序已经结束执行，在短时间内仍看不到预期的结果。这是因为操作系统可能会缓存磁盘 I/O 操作，使得实际文件尚未完全写出。等待几分钟后再刷新浏览器页面或许能够解决问题[^4]。 #### 验证是否有有效事件文件 进入指定的日志文件夹内检查是否存在 `.tfevents.*` 文件——这是 TensorBoard 用来读取并渲染图表的关键文件之一。如果没有这些文件则说明训练过程中并未正常记录所需信息，需排查模型代码部分确保调用了合适的 API 来生成必要的统计数据[^1]。 ```python from tensorflow.python.summary.writer import writer as summary_writer summary_writer.FileWriter(log_dir, sess.graph) ``` 另外需要注意的是，从 TensorFlow 2.x 开始推荐使用新的 Summary API 替代原有的 tf.summary.FileWriter 接口[^3]。
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