bug合集｜艱難的TensorBoard可視化之路

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前言

今天上午在製做演示案例的時候，須要使用TensorBoard將訓練過程可視化出來，本來想着很簡單的，可是仍是遇到了一些bug，如今就把當時我遇到的一些問題整理出來，請看文章。

bug從何而來

咱們先來寫一個小的demo：借用keras來加載FashionMNIST數據集，並自定義訓練模型，其網絡層級結構以下圖所示：

核心層代碼以下所示：

def __init__(self):
      self.cnn_1 = tf.keras.layers.Conv2D(32,3,activation=tf.nn.relu)
      self.batch_norm_1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()

      self.cnn_2 = tf.keras.layers.Conv2D(64,3,activation=tf.nn.relu)
      self.batch_norm_2 = tf.keras.layers.BatchNormalization()

      self.cnn_3 = tf.keras.layers.Conv2D(128,3,activation=tf.nn.relu)
      self.batch_norm_3 = tf.keras.layers.BatchNormalization()

      self.last_dense = tf.keras.layers.Dense(10,activation=tf.nn.softmax)

如今咱們的需求是將訓練過程可視化展現出來，所以咱們須要初始化TensorBoard，請看以下代碼：

# 初始化tensorboard
tensorboard = tf.keras.callbacks.TensorBoard(histogram_freq=1)
model.fit(x=train_images,y=train_labels,epochs=20,verbose=2,callbacks=[tensorboard])
model.evaluate(x=test_images,y=test_labels)

接着，咱們進入終端執行以下命令：

tensorboard --logdir=/full_path_to_your_logs/train

小夥伴們請注意，我遇到的bug就是從這裏開始的，請看問題：

1. 如何進入Mac下的 Anaconda prompt ？
2. zsh:command not found:tensorboard 問題的解決方法。

Mac下的Anaconda prompt

首先，咱們明確一點，mac下的anaconda prompt就是自帶的terminal，咱們來打開terminal，輸入以下命令，發現報錯信息以下所示：

咱們發現錯誤信息提示咱們並不能找到tensorboard的的相關命令，請看解決方法。

咱們繼續在終端中輸入以下命令：

vim ~/.zshrc

並向.zshrc文件中添加以下命令：

source ~/.bash_profile

執行完上述操做以後，咱們保存並退出vim，在終端中執行以下命令：

source ~/.zshrc

執行完上述全部操做以後，咱們發現terminal中命令行的最前面多了一個（base）字樣，咱們接着繼續輸入tensorboard，發現以下信息：

咱們發現，此時的報錯信息再也不是...command not found...之類的信息，而是提示咱們在使用tensorboard的時候應該加上logdir或db等參數信息。

好的，解決了上述問題以後，咱們回到上文提到的那個例子當中。

首先，給小夥伴們看一下咱們的項目目錄：

接着，咱們來看具體的操做：

最後，咱們經過以下地址（http://localhost:6006/）便可在網頁端查看可視化過程：

that's great，解決了bug，接下來咱們就能夠隨心所欲啦～

...command not found...

其實在上文中，咱們在講解mac下的anaconda prompt時，就已經說起到了一種解決方法，接下來，咱們看第二種解決方法。

仍然是在項目文件目錄下，咱們輸入以下命令：

alias tensorboard='python3 -m tensorboard.main'

執行完上述命令以後，咱們接着執行tensorboard的啓動命令，請看下圖：

tensorboard啓動成功，以上就是我在啓動tensorboard過程當中遇到的幾個bug，小夥伴們學會了嗎？但願可以給各位小夥伴帶來一絲絲幫助！

- End -

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