Windows系统下Tensorboard显示空白的问题

最新推荐文章于 2025-03-25 09:17:41 发布
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分类专栏： TensorFlow 文章标签： windows tensorboar
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Tensorboard显示空白，或者graphs中显示“No graph definition files were found”，在数据正确的前提下，最可能是路径的问题。
Windows 下通过cmd启动tensorboard，采用如下两种方法可以避免路径造成的问题（假设文件在D盘的logs文件夹下）：
1.文件夹之间使用 // 分割

>tensorboard --logdir=D://logs

2.将路径直接切换到文件的上一级目录下

>cd D:
>tensorboard --logdir=logs
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Llama3是目前开源大模型中最优秀的模型之一，但是原生的Llama3模型训练的中文语料占比非常低，因此在中文的表现方便略微欠佳！本教程就以Llama3-8B-Instruct开源模型为模型基座，通过开源程序LLaMA-Factory来进行中文的微调，提高Llama3的中文能力！
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强化学习（Reinforcement Learning，RL）近年来取得了令人瞩目的成就，AlphaGo、AlphaStar等人工智能的成功应用更是将其推向了新的高度。强化学习的核心在于智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互，不断试错学习，最终找到最优策略来最大化累积奖励。构建一个高效、灵活的强化学习环境对于算法研究和实际应用都至关重要。TensorFlow 2.0作为目前最流行的深度学习框架之一，提供了丰富的工具和资源，为构建强化学习环境提供了强大的支持。
tensorboard显示空白的解决
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今天小编就为大家分享一篇tensorboard显示空白的解决，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tensorboard 显示空白的问题
qq_40861013的博客
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tensorboard 显示空白的问题 tensorboard 显示空白的问题这位博主的方法成功解决我的问题：（我用的时方法了，简单快捷） 原文
关于解决Tensorboard出现No dashboards are active for the current data set.问题
最新发布
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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
tensorboard浏览器显示空白
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今早更新了下vs到2017，结果再用tensorboard，到浏览器输入localhost:6006之后浏览器一片空白，尝试更新了下tensorboard，结果好了。 pip install --upgrade tensorboard 真是写久了代码什么bug都可能遇到。。
Tensorboard 打开是空白页(vscode ssh连接服务器)
YOLO_v2的博客
11-12 222
vscode 使用ssh连接linux服务器， 使用Tensorboard打开日志一直是空白页，网上找了很多解决方法，都不行。 排除了文件路径、端口占用、主机名称、更新更换浏览器、更新Tensorboard版本等问题。最后发现是vscode自带的插件下载冲突了，直接卸载就好了附上我的环境版本：
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小白兔的窝
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文章转载自：http://blog.youkuaiyun.com/helei001/article/details/51842531（赵雷的博客） 在学习深度网络框架的过程中，我们发现一个问题，就是如何输出各层网络参数，用于更好地理解，调试和优化网络？针对这个问题，TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包：TensorBoard，既可以显示网络结构，又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。
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Windows下 tensorboard显示空白 以及 No graph definition files were found的问题解决
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1.TensorFlow gpu版本的安装 2.tensorboard显示空白或者No graph definition files were found.的问题解决
tensorboard 不显示数据
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1：在cmd中将路径定位至log目录的上一级路径 2：在cmd中执行 tensorboard --logdir = log
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Tensorboard记录11.19 Tensorflow入门，踩一些坑还是难免的，就在这里记录下，同时能够给遇到同样问题的人一个参考。 Tensorboard 打开一片空白 环境是Tensorflow 1.2，python3.5.2，windows10. cmd输入（我的events.out.tfevents.1510831908文件存放于D://aa_work//mnist文件夹下
tensorboard命令打开空白页面的解决办法
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使用tensorboard --logdir runs命令后，命令行显示正常：然而打开所提供的http://localhost:6006/页面却却只有空白页面。
tensorboard显示一片空白解决方案
satellite_s的博客
08-18 738
我这两天做的最多的事就是跟着敲代码，出现问题，四处找方案解决，long long time ago找到方案成功解决并且发作者爱死你了呀（感觉干这行精神状态都稳定了呢）OK不要慌，我们检查一下（我也是太慌了以至于忘记了检查，以为我的tensorboard环境不行，以为版本就是没想到从问题根源看起）说tensorboard搞重复了（感觉和第一个链接想表达的一样，只不过第一个链接没有解决我的问题）问题忘记截图了（以为一辈子都改不好了，这辈子也就这样了）然后重新跑一遍发现下面报错的不一样了。
tensorboard使用方法和打开网址一片空白的解决方法
liumingda2019的博客
06-29 732
1、tensorboard --logdir event.文件所在路径。2、新开一个terminal。
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马行处的博客
03-11 889
内容代码。项目在D盘，生成logs也在下面 cmd 后 我用了俩个方式 第一个 tensorboard --logdir logs 由于没找到路径，在google上没显示计算步骤 第二个tensorboard --logdir ./ 找到路径就ok 了 小试牛刀 ...
关于windows下tensorboard拒绝访问
fishllife的博客
03-07 1344
1、首先，查各种博客说，电脑的名字不能是中文，确保这一点。 2、确保你的路径在所对应的文件夹下 这里train中存放着events文件。 3、在谷歌浏览器中搜这个网址时， ，终端中不要退出意思就是不要摁ctrl+c，退出就找不到了。（我在这里犯得傻，出来网址时我就摁了ctrl+c，一直找不到。。。），如果出不来，记得把网断掉试试看可以不可以，我是断掉网就可以了 4、等待你结束看te...
tensorboard打开空白
02-25
### 如何解决 TensorBoard 打开后页面空白的问题 #### 版本兼容性问题 当遇到 TensorBoard 页面打开为空白的情况时，这可能是因为 TensorFlow 和 `tensorboard` 或者 `tensorboardX` 的版本不匹配所引起的。由于 Google 更新 TensorFlow 的速度较快，可能导致其他库未能及时跟进，从而引发此类问题[^1]。 为了验证并修正这个问题，可以尝试调整 `tensorboard` 及其相关依赖项至相容版本： ```bash pip uninstall tensorboard tensorboardX pip install tensorboard==2.1 tensorboardX==2.1 ``` 上述操作会卸载现有安装包，并重新安装指定版本的软件包来确保两者之间的兼容性[^3]。 #### 远程环境配置不当 对于通过 VSCode SSH 连接到 Linux 服务器的情况下发生的 TensorBoard 显示异常现象，在排除了诸如文件路径错误、端口冲突等因素之后，仍然无法正常工作的话，建议检查远程桌面共享设置或网络代理配置是否影响到了 Websocket 的通信过程[^2]。 一种可行的方法是在启动 TensorBoard 命令中加入额外参数以适应特定场景下的需求: ```bash tensorboard --logdir=your_log_directory --host=0.0.0.0 --port=6006 ``` 此命令允许任何 IP 地址访问服务（即绑定到所有可用接口），并将监听端口号设定为 6006 。请注意开放防火墙相应端口以便外部能够顺利连接上该实例。 #### Python 环境中的依赖关系 有时即使解决了前面提到的各种因素，仍可能会因为某些底层Python 库之间存在版本差异而导致界面加载失败。例如，有报告指出 ipykernel 和 prompt_toolkit 不同步也会造成类似症状；此时可以通过降级后者的方式绕过障碍[^4]: ```bash pip install prompt_toolkit==2.0.9 ``` 以上措施有助于缓解由不同组件间协作不良引起的功能失效状况。 #### 验证解决方案的效果 完成上述更改后，请重启 Jupyter Notebook 或者直接运行新的终端窗口再次发起 TensorBoard 请求查看效果变化。如果一切顺利，应该能看到预期的数据可视化图表而非之前的空白屏幕。
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