[TensorFlow] Si vous souhaitez exécuter TensorBoard, installez-le avec pip.

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introduction

La dernière fois, j'ai exécuté TensorFlow construit avec la commande conda sur l'environnement Anaconda et affiché le graphique d'état d'apprentissage sur TensorBoard.

[TensorFlow] Rendre IRIS compatible avec TensorBoard en modifiant 3 lignes

Lors de la création d'un environnement avec la commande conda sur l'environnement Anaconda, lorsque TensorBoard a été utilisé, la ressource n'a pas pu être trouvée et une erreur s'est produite.

WARNING:tensorflow:IOError [Errno 2] No such file or directory: '/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/tensorboard/webcomponentsjs/webcomponents-lite.min.js' on path /home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/tensorboard/webcomponentsjs/webcomponents-lite.min.js
WARNING:tensorflow:IOError [Errno 2] No such file or directory: '/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/tensorboard/dist/bazel-html-imports.html' on path /home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/tensorboard/dist/bazel-html-imports.html
WARNING:tensorflow:IOError [Errno 2] No such file or directory: '/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/external/dist/bazel-html-imports.html' on path /home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/external/dist/bazel-html-imports.html

Il peut être possible de faire quelque chose à ce sujet en modifiant les paramètres d'environnement, etc., mais cela élimine l'avantage de TensorFlow, ce qui facilite l'installation. J'ai construit un environnement TensorFlow avec pip / pip3 et vérifié le fonctionnement de TensorBord pour voir s'il ne pouvait pas être aidé.

Installation

Exemple de programme

HelloTensorFlow.py


# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Hello TensorFlow
"""
import tensorflow as tf

x = tf.constant(1.0, name='input')
w = tf.Variable(0.8, name='weight')
y = tf.mul(w, x, name='output')
y_ = tf.constant(0.0, name='correct_value')
loss = tf.pow(y - y_, 2, name='loss')
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.025).minimize(loss)

for value in [x, w, y, y_, loss]:
    tf.scalar_summary(value.op.name, value)

summaries = tf.merge_all_summaries()

sess = tf.Session()
summary_writer = tf.train.SummaryWriter('log_simple_stats', sess.graph)

sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(100):
    summary_writer.add_summary(sess.run(summaries), i)
    sess.run(train_step)
sess.close()

Exécution et résultat dans l'environnement TensorFlow installé avec pip / pip3

Si vous installez TensorFlow avec pip / pip3, vous n'obtiendrez pas d'erreur de pénurie de ressources lorsque vous accédez à TensorBoard par rapport à l'installation de TensorFlow avec Anaconda. L'affichage des EVENEMENTS et GRAPHIQUES est normal.

・ ・ ・

```

Conclusion

TensorFlow doit être installé et utilisé avec pip / pip3.

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