学习Tensorboard过程中,按照书本中操作,结果在浏览器中报错:No scalar data was found.
通过百度查询,自己琢磨,发现有个小问题觉得写出来供像我这样的菜鸟注意。
我的环境是:window,Anaconda2底下安装python2.7,又加装了tensorfow环境和Python3.5
1、使用Jupyter Note book写代码注意
相对路径:
writer = tf.summary.FileWriter('logs/',sess.graph),注意单引号
绝对路径:
writer = tf.summary.FileWriter("E:\\MyJupyter\\logs" ,sess.graph),注意双引号和斜杠
writer = tf.summary.FileWriter("E://MyJupyter//logs" ,sess.graph),注意双引号和反斜杠
以上三种方法都能在指定位置生成画图文件。
2、进入系统命令模式
通过cmd进入系统命令模式,由于我的Tensorboard没有导入系统环境变量中,所以必须将目录cd到tensorflow中的scripts文件夹,执行里面的tensorboard.exe
具体指令如下图:
前面为我的tensorflow安装路径,后面是画图文件所在路径(也可以用相对路径)
请注意图中一定要输入的反斜杠,反斜杠,反斜杠!!!
我的开始犯的错误是:使用绝对路径时,输入斜杠E:\MyJupyter\logs和E:\\MyJupyter\\logs,都报错:No scalar data was found.折腾了我一个小时。
执行命令结果下图:
3、结果图:用谷歌Chrome浏览器打开链接:http://PC-201707101548::6006,就可以了
网上说用360浏览器不可以看图,但我用没问题。
可以在Tensorboard的scalars选项卡右下角,可以看你的路径 ,我开始就是被这个斜杠误导了。
以上这篇解决Tensorboard可视化错误:不显示数据 No scalar data was found就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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