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Tensorboard 无法打开网页 /不显示数据 / 命令行报错等解决办法集合
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楼主这两天因为系统重新激活了导致各种软件都用不了，其中包括 Tensorboard 可视化显示的问题，因此搜集了一系列资料，希望能够帮助到有需要的朋友。该资料将持续更新，也欢迎各位大神留言提供更多解决办法！ 目录 一、问题说明1. 网页显示 “无法访问此网站” 或显示空白2. 网页提示 No "XXX" Data was Found3. 提示 Use a Proxy or Pass --bind_all4. 提示 Module Not Found Error 二、解决方法1. 检查网址1）检查主机名称是否包含中文2）更换主机名称为 localhost3）更换主机名称为 127.0.0.14）更换服务端口 2. 检查路径1）检查当前位置和文件位置是否正确2）检测日志文件是否存在3）检测文件是否存在有效数据 3. 检查网络和浏览器1）更换网络或断网2）加入参数 --bind_all3）更换或更新浏览器 4. 检查软件和系统配置1）缺少或未检测到库2）库版本过新或过旧Tensorboard 是一款方便可视化各种曲线、图片、图表等的函数库（尤其在深度学习方面），具体使用说明可以前往官方主页进行查看。另外，Pytorch 也移植了该函数库，具体使用方法可参考其官方手册。 一、问题说明这一部分主要展示 Tensorboard 出现的问题现象，可能同时出现多种问题，需要逐步排查。 1. 网页显示 “无法访问此网站” 或显示空白 如下图所示，当使用 Tensorboard 命令并按照给出的链接输入网址后，网页显示 “无法访问此网站” 的提示信息，或可以加载出图标但页面显示空白。
这一部分主要列举了各种解决办法，下述方法与上述问题并不呈现一一对应关系，尽可能都尝试进行排除。另外，类似电脑重启、Anaconda 重装或更新、系统文件修复或更新等常规解决办法就不在这赘述了。还有，在运行 Tensorboard 命令时请勿关闭命令行或按 Ctrl-C 退出。 1. 检查网址该方法主要通过检查并更改 Tensorboard 提供的网址来解决，请按照下述步骤进行一一排查。 1）检查主机名称是否包含中文 原因：由于 Tensorboard 一般默认取主机名称加端口号作为网址链接，因此当名称包括中文时会识别错误导致无法访问。方法：以 Windows 为例，可以从 计算机属性 中的 高级系统设置 查看计算机全称并进行重命名。 2）更换主机名称为 localhost 方法：当无法更改主机名称或改后仍没有效果时，可将网址中含有主机名称的部分改为 localhost （后边接的端口号不变），该表示可代替主机名。示例：直接在浏览器的网址输入栏中，将原本为 http://COMPUTER-NAME:6006/ 的网址转为 http://localhost:6006/ 。 3）更换主机名称为 127.0.0.1 方法：当上述两个方法都没有效果时，可以采用同等替代的 IPV4 地址 127.0.0.1 来表示主机名称，可以用来调用主机服务。示例：该方法需要在调用命令行时额外添加 --host=127.0.0.1 的参数，即可得到网址 http://127.0.0.1:6006/ 。 4）更换服务端口 原因：由于 Tensorboard 默认选择端口 6006 调用服务，但当端口发生冲突或无法被调用时，网址无法正常访问。方法：可在使用时手动设置其他端口来解决，在调用命令行时额外添加 --port=PORTS-NUMBER 的参数。示例：注意端口数取值范围在 0-65535 ，如设置为 8080 ，即可得到网址 http://localhost:8080/ 。 2. 检查路径该方法主要通过检查并更改 Tensorboard 日志文件及其路径来解决，请按照下述步骤进行一一排查。 1）检查当前位置和文件位置是否正确 原因：命令行是从当前位置出发，搜索其参数 --logdir 的文件所在位置。若出现前者调用权限不足，或后者输入错误，或后者用了相对路径而前者目录错误等问题，则会导致命令无法正确执行。方法：尽可能在日志文件夹或上一级目录中打开命令行， --logdir 参数可以是文件名称（注意拼写不要出错）、或相对路径（如 ./ 表示当前目录下的所有文件）、或绝对路径（即从根目录开始到日志文件所在的文件夹的全部路径）。示例：以 Linux 为例，如用 --logdir=LOGS_DIRECTORY，或 --logdir="./LOGS_DIRECTORY"，或 --logdir="/home/USER_NAME/LOGS_DIRECTORY"。注意：路径和文件名不可包含中文字；若路径无误但仍不能显示，或许是路径书写问题。 2）检测日志文件是否存在 方法：当路径内文件过多，不确定是否包含日志文件，则可以通过系统命令行查找的方法检测日志文件的位置和名称。示例：以 Linux 为例，采用 find DIRECTORY_PATH | grep tfevents 来检测日志存在情况。 3）检测文件是否存在有效数据 方法：当找到日志文件存放的路径后，需要进一步检查其文件是否包含有效数据，若没有则会显示 No "XXX" Data was Found 。示例：以 Linux 为例，采用 tensorboard --inspect --logdir DIRECTORY_PATH 查看日志文件夹下或具体文件是否有内容。另一种不一定准确但简单的方式——可根据日志文件大小进行判断（根据个人经验，日志文件若大约在 40 Bytes 则表明不存在有效数据）。 3. 检查网络和浏览器该方法主要通过检查网络情况以及更改浏览器来解决，请按照下述步骤进行一一排查。 1）更换网络或断网 方法：更换网络或代理（对于远程服务器），或断网操作（本地执行）。 2）加入参数 --bind_all 方法：当无法查找网址时，命令行会提示采用代理或加入该方法用来探索网络。示例：该方法需要在调用命令行时额外添加 --bind_all 的参数。 3）更换或更新浏览器 原因：浏览器类型或版本不支持，导致无法正常显示。方法：优先采用 Google Chrome 浏览器（因为 Tensorboard 是 Google 团队研发的），注意版本较低可能也无法显示；还可以尝试更换 IE， Edge， FireFox 等（注意 Ubuntu 自带浏览器可能无法显示）。 4. 检查软件和系统配置该方法主要通过检查库版本和系统环境配置来解决，请按照下述步骤进行一一排查。 1）缺少或未检测到库 方法：检查是否真的缺少相关报错库，若是则安装相应的库，若不是则需要添加环境变量。示例：以 Linux 为例，首先查找并更新库；若有相关文件则需要设置环境变量，Windows 可以参考将 tensorboard.exe 所在路径加入环境变量的具体操作流程。 2）库版本过新或过旧 原因：当 Tensorboard 版本过新或过旧时，会导致其中依赖的其他库与其发生冲突。方法：卸载当前版本并根据情况安装合适的版本，如对 Tensorboard 版本降级，或找到匹配 Tensorflow 的相应 Tensorboard 版本以及命令格式。 |
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