Tensorflow可视化器＆＃34; Tensorboard＆＃34;不在Anaconda下工作

Question

我目前正在使用张量流，我想想象一下我写的卷积神经网络的效果。但是，我不能使用张量板。我看到我的conda env下面的张量板为envs / tensorenv / bin / tensorboard（python文件）。它导入了无法找到的名为tensorflow.tensorboard.tensorboard的东西。

(tensorenv)wifi-131-179-39-186:TensorflowTutorial hongshuhong$ tensorboard --logdir=log/
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/hongshuhong/anaconda/envs/tensorenv/bin/tensorboard", line 4, in <module>
    import tensorflow.tensorboard.tensorboard
ImportError: No module named 'tensorflow.tensorboard.tensorboard'

• 我尝试寻找tensorflow.tensorboard.tensorboard，但我在目录中的任何地方都看不到它。
• 我在anaconda下使用Mac OSX发布张量流，使用python 3.5.1和使用anaconda的软件包。
• 我使用ipython notebook作为convnet的代码。

任何帮助将不胜感激。如果需要额外的信息，请告诉我，谢谢。

Answer 1

像这个命令一样工作

python /Users/USERNAME/anaconda/envs/tf/lib/python3.5/site-packages/tensorboard/main.py --logdir=./logs/

tensorboard.py已更改为main.py

Answer 2

实际上@Andras Deak帮我解决了这个问题，但根据这个github问题链接：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1790 anaconda版本不起作用，因为由于某种原因，张量板位于＆＃34;后端＆＃34;目录。你必须自己导航到正确的目录并执行python脚本，即：

python ~/anaconda/envs/tensorenv/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/tensorboard/backend/tensorboard.py

它对我有用：

我目前正致力于永久修复，但这是解决此问题的临时方法。

编辑：所以实际上对于永久性修复，您需要做的就是将tensorboard.py复制到外部目录中。对我来说，它在里面

..../site-packages/tensorflow/tensorboard/backend/tensorboard.py 

进入

..../site-packages/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py. 

我在后端保留了一个，并将其复制过来，它似乎适用于scalar_summary显示。如果有任何错误，请告诉我们！

Answer 3

如果您遇到与我相同的问题，请尝试更新特定conda环境中的张量流。

我也在使用Anaconda和conda安装tensorflow和tensorboard，并在我尝试tensorboard命令时反复出现此问题：

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/.../anaconda/envs/mlbook/bin/tensorboard", line 4, in <module>
    import tensorflow.tensorboard.tensorboard
ImportError: No module named 'tensorflow.tensorboard'

上述解决方案对我不起作用，因为我找不到tensorboard.py。

我做的是：

(mlbook) ... anaconda $ conda update tensorflow
Fetching package metadata .........
Solving package specifications: .

Package plan for installation in environment /Users/W.Zhan/anaconda/envs/mlbook:

The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:

    tensorflow: 1.4.0-py35_0 conda-forge --> 1.1.0-np112py35_0

Proceed ([y]/n)? y

在更新了conda中的tensorflow并在shell中再次尝试tensorboard命令之后，它运行了。