tensorboard可视化不能读取本机端口

在使用TensorFlow的Tensorboard进行CNN模型调试时遇到端口连接超时问题。尝试多种解决方案后,发现通过修改端口并使用`netstat -ano`命令检查进程,最终通过访问特定IP:8080成功连接到Tensorboard,从而能够查看模型结构和训练进度。

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在调试CNN模型的时候,想通过tensorboard绘制模型的结构并看一下收敛过程,

但是在chrome输入这个地址之后timed out 了。

搜了半天尝试了几个办法,最后这个终于可以读取到我的event log~

参考https://blog.youkuaiyun.com/ghy_111/article/details/77272559

我查看了我根目录的logs文件夹确实有生成新文件,说明不是这里的问题。任务管理器也找到tensorboard了:

在查找一下这个进程 netstat -ano(注意这里我改到8080端口了 其实不用改)

估计还是ip不对,访问10.239.193.100:8080 就可以了

### 如何在腾讯云服务器上安装和运行 TensorBoard #### 安装 TensorFlowTensorBoard 为了能够在腾讯云服务器上使用 TensorBoard,首先需要确保已经安装了 TensorFlow 及其附带的 TensorBoard 工具。可以通过以下命令完成安装: ```bash pip install tensorflow ``` 此命令会自动安装最新版本的 TensorFlow 以及配套的 TensorBoard[^1]。 #### 配置日志目录并启动 TensorBoard TensorBoard 的核心功能之一是从指定的日志目录读取数据,并将其可视化。因此,在运行模型训练之前,需先定义一个保存日志的位置。例如,假设我们将日志存放在 `./logs` 文件夹中,则可以在 Python 脚本中加入如下代码片段以记录训练过程的数据: ```python import tensorflow as tf # 创建 SummaryWriter 对象并将日志写入到 ./logs 中 log_dir = "./logs" writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir) with writer.as_default(): for step in range(100): # 假设这是某个指标值 value = (step / 10)**2 tf.summary.scalar('example_metric', data=value, step=step) ``` 当脚本执行完毕后,会在当前工作目录下生成名为 `logs` 的文件夹,其中包含了 TensorBoard 所需的所有数据[^3]。 接着,在终端中切换至项目根目录并通过下面这条指令开启 TensorBoard 服务: ```bash tensorboard --logdir=./logs --host=0.0.0.0 ``` 这里设置了 `--host=0.0.0.0` 参数允许外部 IP 地址访问该服务;默认情况下仅限本地回环地址(即 `localhost` 或者 `127.0.0.1`)。如果忽略这个参数,那么即使完成了后续步骤也无法正常浏览页面[^4]。 #### 使用 SSH 端口转发技术连接远端服务器上的 TensorBoard 实例 由于大多数云计算实例并没有直接暴露给互联网的真实 IPv4 地址,所以单纯依靠上面的方法还足以让个人电脑上的浏览器能够加载来自腾讯云主机内的网页资源。此时可采用 Secure Shell 协议建立安全隧道来进行通信桥接操作——具体做法如下所示: 1. 打开一个新的命令行窗口; 2. 输入类似于这样的语句来创建一条通往目标机器8080号端口的安全通道: ```bash ssh -N -L 6006:127.0.0.1:6006 username@your_server_ip_address ``` 替换掉这里的占位符部分:将 `username` 改成实际登录名;把 `your_server_ip_address` 设定为目标 VPS 的公网 IP 地址或者域名形式表示法。 一旦建立起上述映射关系之后,就可以像平常一样打开任意一款现代 Web 浏览器程序,并在其地址栏键入 `http://localhost:6006/` 来预览远程站点内容了! 另外值得注意的是,某些特殊场景可能还需要额外考虑防火墙策略设置等问题才能顺利完成整个流程[^5]。 ---
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