tensorflow更新后出现tensorboard报错如何解决?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
更新tensorflow后,出现tensorboard 不可用情况(tensorflow-cpu 1.4 ->tensorflow-gpu 1.7)
尝试了更新tensorboard 仍然不可用,事故情况:
运行tensorboard.exe报错并且闪退,在控制台运行tensorboard命令
多方查证,在国内网站没找到有前车之鉴,于是发布问题到tensorflow github
更新protobuf(Google Protocol Buffer(简称 Protobuf)是一种轻便高效的结构化数据存储格式,平台无关、语言无关、可扩展,可用于通讯协议和数据存储等领域),protobuf 3.4->protobuf 3.5
这时出现protobuf 依赖包(setuptools)安装问题,即要升级setuptools(23.0.0->39.0.0)时出现问题:
这时,pip install --upgrade --ignore-installed setuptools,成功升级,然后pip install --upgrade protobuf 成功,然后tensorboard 可用
tensorflow1.7需要对protobuf进行更新,而protobuff更新需要对setuptools进行更新
补充:关于tensorflow和tensorboard版本问题
由于最近将tensorflow cpu换成了gpu版本,导致之前的tensorboard不能使用了,各种百度,google还是没能解决,网上没有类似的错误提示。其实是由于版本问题,感觉python配置环境啥的都是因为版本问题导致的不兼容。
要么是因为python的版本问题,还有各种库的版本,一般来说,按照时间来算,各种库的版本发行的时间比安装的python版本的要稍晚一点,时间间隔不能太长。
我安装的tensorflow-gpu==1.4.0 (2017 12月),然后使用tenorboard==1.13.1(2019年) 发现不兼容,最后卸载重新安装tensorboard==1.6.0(2018) ,发现错误完美解决。
看完上述内容,你们掌握tensorflow更新后出现tensorboard报错如何解决的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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