tensorflow更新后出現(xiàn)tensorboard報(bào)錯(cuò)如何解決

tensorflow更新后出現(xiàn)tensorboard報(bào)錯(cuò)如何解決？相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。

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，在國內(nèi)網(wǎng)站沒找到有前車之鑒，于是發(fā)布問題到tensorflow github

大神支招：

更新protobuf（Google Protocol Buffer(簡(jiǎn)稱 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)無關(guān)、語言無關(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 依賴包(setuptools)安裝問題,即要升級(jí)setuptools（23.0.0->39.0.0）時(shí)出現(xiàn)問題：

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還是沒能解決，網(wǎng)上沒有類似的錯(cuò)誤提示。其實(shí)是由于版本問題，感覺python配置環(huán)境啥的都是因?yàn)榘姹締栴}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的版本問題，還有各種庫的版本，一般來說，按照時(shí)間來算，各種庫的版本發(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。

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。

看完上述內(nèi)容，你們掌握tensorflow更新后出現(xiàn)tensorboard報(bào)錯(cuò)如何解決的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！