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解決更新tensorflow后應(yīng)用tensorboard報(bào)錯(cuò)的問(wèn)題

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更新tensorflow后,出現(xiàn)tensorboard 不可用情況(tensorflow-cpu 1.4 ->tensorflow-gpu 1.7)

嘗試了更新tensorboard 仍然不可用,事故情況:

運(yùn)行tensorboard.exe報(bào)錯(cuò)并且閃退,在控制臺(tái)運(yùn)行tensorboard命令

報(bào)錯(cuò)如下:

多方查證,在國(guó)內(nèi)網(wǎng)站沒(méi)找到有前車(chē)之鑒,于是發(fā)布問(wèn)題到tensorflow github

大神支招:

更新protobuf(Google Protocol Buffer(簡(jiǎn)稱(chēng) Protobuf)是一種輕便高效的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式,平臺(tái)無(wú)關(guān)、語(yǔ)言無(wú)關(guān)、可擴(kuò)展,可用于通訊協(xié)議和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等領(lǐng)域),protobuf 3.4->protobuf 3.5

這時(shí)出現(xiàn)protobuf 依賴(lài)包(setuptools)安裝問(wèn)題,即要升級(jí)setuptools(23.0.0->39.0.0)時(shí)出現(xiàn)問(wèn)題:

這時(shí),pip install --upgrade --ignore-installed setuptools,成功升級(jí),然后pip install --upgrade protobuf 成功,然后tensorboard 可用

問(wèn)題分析:

tensorflow1.7需要對(duì)protobuf進(jìn)行更新,而protobuff更新需要對(duì)setuptools進(jìn)行更新

補(bǔ)充:關(guān)于tensorflow和tensorboard版本問(wèn)題

由于最近將tensorflow cpu換成了gpu版本,導(dǎo)致之前的tensorboard不能使用了,各種百度,google還是沒(méi)能解決,網(wǎng)上沒(méi)有類(lèi)似的錯(cuò)誤提示。其實(shí)是由于版本問(wèn)題,感覺(jué)python配置環(huán)境啥的都是因?yàn)榘姹締?wèn)題導(dǎo)致的不兼容。

這里總結(jié)一下之前遇到的各種坑

要么是因?yàn)閜ython的版本問(wèn)題,還有各種庫(kù)的版本,一般來(lái)說(shuō),按照時(shí)間來(lái)算,各種庫(kù)的版本發(fā)行的時(shí)間比安裝的python版本的要稍晚一點(diǎn),時(shí)間間隔不能太長(zhǎng)。

我安裝的tensorflow-gpu==1.4.0 (2017 12月),然后使用tenorboard==1.13.1(2019年) 發(fā)現(xiàn)不兼容,最后卸載重新安裝tensorboard==1.6.0(2018) ,發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤完美解決。

所以說(shuō)版本問(wèn)題還是挺大的,以及遇到過(guò)若干次了,自己都記不清了,反正萌新總是會(huì)遇到的,遇到這個(gè)問(wèn)題,由于每個(gè)人電腦的環(huán)境都不一樣,出現(xiàn)的bug也是千奇百怪,直接google或者百度是找不到答案的,真的很頭疼,算是個(gè)小tip吧!

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

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