问题标签 [tensorboard]

第一次在新 VM 中运行 tensorboard，我最终在 tensorboard init() 处遇到此错误。谢谢您的帮助。

我试图修改“ mnist_with_summaries.py”以分析我研究中的图像数据。

当我尝试使用 TensorBoard 进行可视化时，出现以下错误（0x2e414f0 Compute status: Out of range: Nan in summary histogram for: HistogramSummary）：

我想知道为什么？这个“超出范围”是什么意思？

这是我修改后的代码的一部分：

请帮我！

TensorBoard 是一个很棒的工具，但它可以更强大吗？下图显示了 TensorBoard 中的可视化。

它由以下代码调用：

正如API所建议的那样，最后一位数字是“图像编号”，在这种情况下从0到99，因为我指定了max_images = 100。我想问一下，是否可以将此图像的标签附加到文本中？这将是一个很棒的功能，因为它允许用户在训练期间实时查看图像及其各自的标签。如果某些图像完全被错误标记，则可以实施修复。换句话说，我希望下图中的相应文本是：

谢谢！

我是 TensorFlow 的新手。我想知道是否有人可以指导我如何解释 Tensorflow 直方图。以下是第一层网络预测和过滤器的直方图。W_conv1 的形状为 [5 5 3 10]。如何单独查看每个过滤器？

我在 TensorFlow 中工作的网络会产生一个像素级的标签结果。TensorBoard 对于在训练期间查看数据非常有帮助，但如果我简单地添加 3 image_summarys，我会得到如下图像布局：

（其中o#是原始图像，l#是地面实况标签，p#是预测标签）。我希望看到的是这样的布局：

因为这将使比较结果变得更加容易。TensorBoard 是否提供任何方便的方法来实现这一点？或者将所有图像，映射非 RGB 的 RGB，并简单地连接它们以制作一张长图像是最好的解决方案？非常感谢！

我正在试验（学习）TensorBoard 并使用我从互联网上获得的以下代码（简单回归函数）

当我创建一个 python 文件并运行该文件时，代码运行良好

它在 jupyter 笔记本中也运行良好

然而，虽然 Tensorboard 通过运行 python 文件获取信息（也就是说，它会创建 xyz....home 文件），但交互式版本不会创建任何可用于 Tensorboard 的信息。

谁能给我解释一下为什么，拜托！

谢谢彼得

我正在使用 tensorboard 来可视化三个运行。我有一个文件夹，logs，其中包含三个文件：

当我运行tensorboard --logdir .（从日志）时，只有2016-03-18_22-23-46 可见：

如果我2016-03-18_22-23-46从日志中删除并重新启动 tensorboard，那么只有2016-03-18_22-11-27可见。知道这里发生了什么吗？

编辑：日志文件（令我惊讶）非常大：这是结果du -h：

编辑： 上面的运行结构可以通过记录和检查点获得到tensorboard log-dir 的子目录：

TensorBoard 似乎具有显示多个不同运行并切换它们的功能。

如何在此处显示多个运行以及如何为它们分配名称以区分它们？

在 docker 上运行 Tensorflow 和 Tensorboard。

我试图编写最简单的代码来演示 tensorboard 的工作原理：

然后我跑了tensorboard --logdir={absolute path to log/test_logs}，但那里没有列出任何事件。有什么我应该在代码中写不同的东西吗？

请注意，它log/test_logs确实包含像events.out.tfevents.1459102927.0a8840dee548.

我正在尝试使用 tensorflow 的 SummaryWriter，但它似乎没有将事件、图像或直方图写入文件。但是它确实将图形写入文件（然后我可以在 tensorboard 中看到），至少表明 tensorboard 和 SummaryWriter 知道我的 logdir 在哪里。

这是我的（简化的）代码，由省略的代码块分解：

.... 更多层

.... 经常性部分

....然后是培训代码：

然后当我加载张量板并查看事件选项卡时，我看到以下错误：

未找到标量摘要标记。

也许数据还没有加载，或者你可能需要在你的图中添加一些 >tf.scalar_summary 操作，并使用 >tf.training.summary_io.SummaryWriter 将它们序列化。

我添加了 writer.flush() 语句，因为在 github 上的两个堆栈交换中搜索后，这是一个常见的建议。问题未修复。

在我的日志文件中，只写入了 graph_def，在训练期间没有写入其他文件。

我在 mac 0SX el-capitan 上使用 tensorflow '0.7.1'。

谢谢！