在tensorboard中创建日志目录
python
tensorboard
tensorflow
5
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我正在尝试学习如何使用tensorboard,并且希望在程序中运行它。我不明白如何创建日志目录。这些是我运行张量板的线。

   summary_writer = tf.train.SummaryWriter('/tensorflow/logdir', sess.graph_def)
   tensorboard --logdir=tensorflow/logdir

我收到的错误消息是

Cannot assign to operator
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Stack Overflow
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该教程可能在TensorFlow官方网站上披露得不太清楚

我之前一直陷入同样的问题

但是为了不让您感到困惑,我仍然在这里使用它作为指导

第一部分(.py文件中的代码行)

只需跳到官方指南中的tf.train.SummaryWriter类即可

首先,您需要在.py文件中使用以下代码行来创建数据流图

在张量流中,会话是创建图的地方

#...create a graph...
# Launch the graph in a session.
sess = tf.Session()

然后,您还需要在代码中输入以下行

# Create a summary writer, add the 'graph' to the event file.
writer = tf.train.SummaryWriter(< directory name you create>, sess.graph)

执行创建的.py文件后,将在您分配的目录中生成logs文件夹

是您可以使用的示例代码

第二部分(Linux终端中的代码行)

在Linux终端窗口中,输入

tensorboard --logdir="path of your log file"

它将自动链接到您的日志文件

最后一步(在浏览器中键入链接)

键入后

tensorboard --logdir="path of your log file"

它将生成一个http链接,例如http://666.6.6.6:6006

将http链接复制到您的Web浏览器中

好好享受!

小心

不要在上面的代码行中键入日志文件之前的目录

可能会错过日志文件

这段 youtube视频将在9:40对此进行更明确的解释

您还可以在官方指南中了解如何启动tensorboard

希望您能尽快显示数据图〜

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这行需要在您的代码(python脚本)中,就像您所说的那样:

summary_writer = tf.train.SummaryWriter('/ tensorflow / logdir',sess.graph_def)

但是,这一行必须从linux调用(而不是从脚本内部):

张量板--logdir = tensorflow / logdir

但是,在tensorboard真正运行之前,您还需要做更多的事情: 如何创建Tensorflow Tensorboard空图

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