win10下 Tensorboard “No dashboards are active for the current data set“

本文详细介绍了在使用TensorBoard时遇到的“Nodashboardsareactiveforthecurrentdataset”错误的解决方案,包括检查logs目录路径、修正logdir参数书写错误等步骤。
部署运行你感兴趣的模型镜像

控制台运行

tensorboard --logdir==logs

之后,输出

2020-07-28 21:18:03.710381: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynam
ic library cudart64_100.dll
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.0.2 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

访问 localhost:6006 之后出现

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.
If you’re new to using TensorBoard, and want to find out how to add data and set up your event files, check out the README and perhaps the TensorBoard tutorial.
If you think TensorBoard is configured properly, please see the section of the README devoted to missing data problems and consider filing an issue on GitHub.

Last reload: Tue Jul 28 2020 21:20:09 GMT+0800 (中国标准时间)
Data location: =logs

 

解决方案:

1、检查logs目录是否正确,可改为绝对路径试试

2、执行脚本改为  tensorboard --logdir=logs,之前多写了个=,只要一个=即可,至于logs加不加双引号"都无所谓

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

### 解决 TensorBoard "No dashboards are active for the current data set" 问题 当遇到此提示时,通常意味着 TensorBoard 未能找到有效的日志文件来生成仪表板。这可能是由于路径设置不正确、缺少必要的写入操作或其他配置问题引起的。 #### 验证并修正命令行参数 确保用于启动 TensorBoard 的 `--logdir` 参数指向正确的目录位置[^1]。如果工作区位于 D:\Tensorflow\data\tensorboard,则应使用绝对路径而非相对路径: ```bash tensorboard --logdir=D:/Tensorflow/data/tensorboard/ ``` 注意斜杠的方向以及结尾处是否有斜杠;不同操作系统可能对此有不同的要求。 #### 检查事件文件的存在性和权限 确认指定的日志目录下确实存在由 TensorFlow 或 PyTorch 创建的 `.tfevents.*` 文件[^2]。这些文件包含了训练过程中记录的数据点,对于构建可视化至关重要。如果没有发现此类文件,需排查模型代码中的 SummaryWriter 初始化部分是否正常运行,并且能够成功写出数据到预期的位置。 另外,还需验证当前用户对该文件夹具有读取/写入权限,防止因权限不足而导致无法创建或访问所需资源。 #### 更新依赖库版本 有时旧版软件包可能导致兼容性问题,建议升级至最新稳定版本的 TensorFlow 和 TensorBoard 库[^3]: ```python pip install --upgrade tensorflow tensorboard ``` 完成更新后重启环境再试一次。 #### 使用调试模式启动 TensorBoard 为了获取更多诊断信息,可以启用 TensorBoard 的调试选项,帮助定位具体原因所在[^4]: ```bash tensorboard --logdir=... --debug ``` 通过分析输出日志,往往能更精准地找出症结所在。 ---
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