Question

我正在训练使用Google Colab进行对象检测的神经网络。我想可视化学习过程，但是每次尝试访问张量板时，都会显示以下内容：

当前数据集没有活动的仪表板。可能的原因：-您尚未将任何数据写入事件文件。 -TensorBoard找不到您的事件文件。

我不是在本地训练模型，而是使用colab笔记本为训练数据配置了我的google驱动器帐户，因此用户hpabst的answer似乎没有用。

我还尝试使用ngrok设置张量板，但这给了我类似的输出。

我通过创建摘要编写器来确保在日志目录中生成摘要数据：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
file_writer = tf.summary.FileWriter('/content/logs/my_log_dir/', sess.graph)

，然后是

tensorboard = TensorBoard(log_dir="/content/logs/my_log_dir/",batch_size=32, write_graph=True, update_freq='epoch')

model.fit_generator(
        train_generator,
        steps_per_epoch=(train_data/BS),
        epochs=EPOCHS,
        validation_data=validation_generator,
        validation_steps=(test_data/BS),
        callbacks=[tensorboard, checkpoint])

最后

tensorboard --logdir /content/logs/my_log_dir/

事件文件到位。日志目录的路径也正确。

Answer 1

就像我说的那样，使用ngrok我遇到相同的错误- 没有活动的仪表板 。我移至Tensorboard GUI中的SCALARS菜单，然后移至左侧运行底部的底部，发现日志目录的路径显示为'/ content / log > / my_log_dir'，尽管在我的代码中到处都只提到了路径-'/ content / 日志 / my_log_dir'。也许使用ngrok设置tensorboard会期望文件位于'log'而不是'logs'目录中。我进行了更改，现在一切正常。

Tensorboard：当前数据集没有活动的仪表板

1 个答案: