tensorboard可视化遇到的坑（tensorflow-gpu==1.3.0）

最新推荐文章于 2024-03-19 17:31:40 发布

因为简单，所以快乐

最新推荐文章于 2024-03-19 17:31:40 发布

阅读量441

点赞数 3

文章标签：可视化深度学习 tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xzm961226xzm/article/details/116989362

版权

在使用Tensorflow-GPU 1.3.0版本的Tensorboard进行深度学习可视化时，遇到打开网址显示错误及'ImportError: cannot import name 'dump_age''的问题。错误的触发并非由于导入错误，而是缺少绝对路径。通过在CMD中输入带有绝对路径的tensorboard命令，例如'tensorboard --logdir=D:\WGAN_GP\wgan(1)\improved_wgan_training-master\logfile'，成功解决了这个问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在使用tensorboard可视化的时候，发现创建的文件夹都存在，但是打开网址会出现如下图片

代码如下：

import tensorflow as tf

# 定义一个简单的计算图，实现向量加法的操作。
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name='input1')
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name='input2')
output = tf.add_n([input1, input2], name='add')

# 生成一个写日志的writer，并将当前的tensorflow计算图写入日志。
# tensorflow提供了多种写日志文件的API
writer = tf.summary.FileWriter('logfile', tf.get_default_graph())
writer.close()

运行完毕之后：

在terminal中输入 tensorboard --logdir=logfile

但是出现上述图片

当我在cmd中输入 tensorboard --logdir=logfile的时候，发现出现错误：ImportError: cannot import name 'dump_age'

（成功转移了我的注意力，其实错误根本不在此处，写出来让更多的人避坑）