Tensorboard得到空白页

我在tensorflow新和我遵循此tutorial了解此框架。Tensorboard得到空白页

现在我正在尝试使用Tensorboard来显示我的图表，但是我得到了一张没有任何结果的张力板空白页。

，我使用可视化图形中的代码是：

from __future__ import print_function 
import tensorflow as tf 
import numpy as np 


def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer,  activation_function=None): 
# add one more layer and return the output of this layer 
layer_name = 'layer%s' % n_layer 
with tf.name_scope(layer_name): 
    with tf.name_scope('weights'): 
     Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]), name='W') 
     tf.summary.histogram(layer_name + '/weights', Weights) 
    with tf.name_scope('biases'): 
     biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1, name='b') 
     tf.summary.histogram(layer_name + '/biases', biases) 
    with tf.name_scope('Wx_plus_b'): 
     Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs, Weights), biases) 
    if activation_function is None: 
     outputs = Wx_plus_b 
    else: 
     outputs = activation_function(Wx_plus_b,) 
    tf.summary.histogram(layer_name + '/outputs', outputs) 
return outputs 


# Make up some real data 
x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis] 
noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape) 
y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise 

# define placeholder for inputs to network 
with tf.name_scope('inputs'): 
    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='x_input') 
    ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='y_input') 

# add hidden layer 
l1 = add_layer(xs, 1, 10, n_layer=1, activation_function=tf.nn.relu) 
# add output layer 
prediction = add_layer(l1, 10, 1, n_layer=2, activation_function=None) 

# the error between prediciton and real data 
with tf.name_scope('loss'): 
    loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction), 
            reduction_indices=[1])) 
    tf.summary.scalar('loss', loss) 

with tf.name_scope('train'): 
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) 

sess = tf.Session() 
merged = tf.summary.merge_all() 

writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph) 

init = tf.global_variables_initializer() 
sess.run(init) 

for i in range(1000): 
    sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}) 
    if i % 50 == 0: 
     result = sess.run(merged, 
         feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}) 
     writer.add_summary(result, i)

我使用Ubuntu的16.04与蟒蛇2.7我tensorflow版本是1.0.1。

当我运行该程序中创建新的日志文件，在那之后我用泰斯命令以可视化的tensorboard：

tensorboard --logdir=/logs

然后如果我去http://127.0.1.1:6006/得到Tensorboard页面没有任何摘要，为什么？

我也尝试使用其他浏览器，但不起作用。

来源

2017-04-07 sdrabb

您正在保存到运行ipython笔记本的地方的日志文件夹中。但是，您的Tensorboard会尝试加载/ logs文件夹（而不是/ users/something/logs）。试一下吧--logdir=./logs

来源

2017-04-07 13:47:00 rmeertens

啊，刚才看到了kaufmanu的回答和你的回复！你有更多的问题。 – rmeertens

您指向tensorboard的logdir可能不存在（在这种情况下，tensorboard不会引发错误）。你的意思是tensorboard --logdir=./logs/？

来源

2017-04-07 13:43:12 kaufmanu

不错你保存我的时间，非常感谢...很好...整天花在这个错误上：_（ – sdrabb

Tensorboard得到空白页

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