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Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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TensorBoard ブラウザでの表示ができない

nulu4

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Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2018/09/28 11:47

前提・実現したいこと

TensorBoardのグラフをブラウザで確認したい。

発生している問題・エラーメッセージ

FireFox,GoogleChromにて localhost:6006 127.0.0.1:6006等でアクセスしたがアクセスが拒否された。接続ができなかった。
イメージ説明

該当のソースコード

python

1import tensorflow as tf 2from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 3 4mnist = input_data.read_data_sets("data/",one_hot=True) 5 6#訓練用の入力データと正解データを身にバッチ数を指定して取得 7#train_images,train_labels = mnist.train.next_batch(50) 8 9#test_images = mnist.test.images 10#tes_labels = mnist.test.labels 11 12#入力層 13x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784]) 14 15#入力画像をログに出力 16img = tf.reshape(x,[-1,28,28,1]) 17tf.summary.image('input_data',img,10) 18 19#入力層から中間層 20with tf.name_scope('hidden'): 21 w_1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784,64],stddev=0.1),name='w1')#重みw 784 to 64? 784x64の行列 22 b_1=tf.Variable(tf.zeros([64]),name='b1')#バイアスb 23 h_1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w_1)+b_1)#階層の合わない計算も自動で多い階層の方に合わせてくれる 24 tf.summary.histogram('w_1',w_1)#1階層以上のデータを可視化するにはhistogramを使いましょう 25 26#中間層から出力層 27with tf.name_scope('output'): 28 w_2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([64,10],stddev=0.1),name='w2') 29 b_2=tf.Variable(tf.zeros([10]),name='b2') 30 out=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_1,w_2)+b_2) 31 tf.summary.histogram('w_2',w_2) 32 33#誤差関数 34with tf.name_scope('loss'): 35 y=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,10]) 36 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-out)) 37 tf.summary.scalar('loss',loss)#0階テンソルのみ使用可能 38 39#訓練 40with tf.name_scope('train'): 41 train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss) 42 43#評価 44with tf.name_scope('accuracy'): 45 correct = tf.equal(tf.argmax(out,1),tf.argmax(y,1)) 46 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct,tf.float32)) 47 tf.summary.scalar('accuracy',accuracy) 48 49init = tf.global_variables_initializer() 50#全てのログをマージする 51summary_op = tf.summary.merge_all() 52 53with tf.Session() as sess: 54 sess.run(init) 55 summary_writer = tf.summary.FileWriter('./logstest',graph=sess.graph) 56 57 test_images = mnist.test.images 58 test_labels = mnist.test.labels 59 60 for i in range(3000): 61 step = i+1 62 train_images,train_labels = mnist.train.next_batch(50) 63 sess.run(train_step,feed_dict={x:train_images,y:train_labels}) 64 65 if step % 10==0: 66 #ログを取る処理の実行 67 summry_str = sess.run(summary_op,feed_dict={x:test_images,y:test_labels}) 68 #ログ情報んpプロトコルバッファに書き込む 69 summary_writer.add_summary(summry_str,step) 70 acc_val = sess.run(accuracy,feed_dict={x:test_images,y:test_labels}) 71 print('Step %d accuracy = %.2f' % (step,acc_val))

試したこと

ping telnetでの接続確認をした。
pingでは通ったが、telnetでは通らなかった。
TensorBoradを起動したときに特にエラーは出なかった。
FireWallの設定やプロキシの設定などを見直したが、上手くいかなかった。

(tensorflow-gpu) ~\tf-openpose\Sample>tensorboard --logdir=./logstest TensorBoard 1.10.0 at http://MyComputer:6006 (Press CTRL+C to quit)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

環境はWindows10 anacondaの仮想環境python=3.5で行っている。

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回答1

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以下の環境で動きました。

  • WIndows 10

  • Python 3.6.3 Anaconda

    1. Tensorbard を起動する。
>tensorboard --logdir=./logstest TensorBoard 1.11.0 at http://DESKTOP-UESUMV3:6006 (Press CTRL+C to quit)
    1. 以下の URL にアクセスする。

http://localhost:6006

tensorboard の実行でエラー等がおきておらず、TensorBoard 1.11.0 at ... のようなメッセージが表示されているのであれば、一番怪しいのはやはりファイアーウォールやセキュリティソフトなどでしょうか。

初回実行時には以下のウィンドウが表示されたので許可をクリックしました。

イメージ説明

投稿2018/10/01 17:00

tiitoi

総合スコア21954

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nulu4

2018/10/01 17:08

回答ありがとうございます。 publicなネットワークを利用していたのですが、その点で問題があったようです。 その環境で,インターリンク社のマイIPを契約していたのですが、それ通してならできたので、ルータ等の設定の問題なのではないかと思います。
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