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→1.7 tensorflow-gpu)
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
报错如下:
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
大神支招:
更新protobuf(谷歌协议缓冲区(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→3.5 protobuf
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安装,升级,ignore-installed setuptools,成功升级,然后pip安装,升级protobuf成功,然后tensorboard可用
问题分析:
tensorflow1.7需要对protobuf进行更新,而protobuff更新需要对setuptools进行更新
<强>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,谷歌还是没能解决,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。
这里总结一下之前遇到的各种坑
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年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,欢迎关注行业资讯频道,感谢各位的阅读!
