Tensorflow中执行tensorboard --logdir=demo-result 命令报错

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于 2018-03-02 15:32:59 发布

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文章标签：ｔｅｎｓｏｒｂｏａｒｄ TAG Global.css

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在尝试运行`tensorboard --logdir=demo-result`命令时，可能会遇到错误，包括TAG文件缺失和CSS文件夹问题，以及端口占用。解决方法包括从TensorFlow GitHub源代码中复制TAG文件和CSS文件夹到正确位置，以及处理占用端口的进程，以便成功启动TensorBoard进行可视化分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在上文tensorflow框架搭建完成的基础上，我们用一个实例来再次感受一下tensorflow的使用过程，这也算是我tensorflow的入门实例．

下面直接贴出代码：

# coding:utf-8 
# 调用tensorflow 
import tensorflow as tf 
import numpy as np 
# 这里生成了100对数字，作为整个神经网络的input 
x_data = np.random.rand(100).astype("float32") 


# 使用with，让我们的数据以节点的方式落在tensorflow的报告上。
with tf.name_scope('y_data'): 
	y_data = x_data * 2.5 + 0.8 
 	tf.histogram_summary("method_demo"+"/y_data",y_data) #可视化观看变量y_data 


# 指定W和b变量的取值范围，随机在[-200,200] 
with tf.name_scope('W'): 
	W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -200.0, 200.0))
 	tf.his

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