python - Windows 上的 Tensorboard 报告 "No scalar data was found"

Question

在 TensorFlow 社区 Git 存储库 https://github.com/BinRoot/TensorFlow-Book/blob/master/ch02_basics/Concept08_TensorBoard.ipynb 上完成本教程

在命令面板中运行 tensorboard --logdir=path/to/logs 时，我得到，Starting TensorBoard b'47' at http://0.0.0.0:6006 .

然后，当我转到资源管理器并查看它显示的面板时，没有找到标量数据。我不确定我错过了什么。

复制我的 Python 脚本中的代码:

import tensorflow as tf
import numpy as np

raw_data = np.random.normal(10, 1, 100)

alpha = tf.constant(0.05)
curr_value = tf.placeholder(tf.float32)
prev_avg = tf.Variable(0.)

update_avg = alpha * curr_value + (1 - alpha) * prev_avg

avg_hist = tf.summary.scalar("running_average", update_avg)
value_hist = tf.summary.scalar("incoming_values", curr_value)

merged = tf.summary.merge_all()
writer = tf.summary.FileWriter("./logs")

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(len(raw_data)):
        summary_str, curr_avg = sess.run([merged, update_avg], feed_dict=
{curr_value: raw_data[i]})
        sess.run(tf.assign(prev_avg, curr_avg))
        print(raw_data[i], curr_avg)
        writer.add_summary(summary_str, i)

Answer 1

Tensorboard 有一个 known issue在 Windows 上有路径。

总结一下，tensorboard的--logdir可以取一个路径，比如--logdir=/my/path，但是用户也可以指定一个名称或多个逗号分隔的路径，例如 --logdir=foo:/my/path1,bar:/my/path2。

问题是这个命名系统与 Windows 的驱动器名称不能很好地配合。当指定--logdir=C:\my\path时，tensorboard如何知道C:是驱动器名称而不是路径名称？好吧，事实并非如此，您最终会得到一个漂亮的张量板网页，根本没有显示任何摘要。

解决方案是省略驱动器号并确保从正确的驱动器开始，或者更可靠地始终提供路径名，如 --logdir foo:"C:\My path\到我的日志”。

更新

从 TF 1.5 开始，tensorboard 学会了识别 Windows 驱动器，不再将它们视为标签。