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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

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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

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("data/",one_hot=True) #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 #train_images,train_labels = mnist.train.next_batch(50) #test_images = mnist.test.images #tes_labels = mnist.test.labels #入力層 x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784]) #入力画像をログに出力 img = tf.reshape(x,[-1,28,28,1]) tf.summary.image('input_data',img,10) #入力層から中間層 with tf.name_scope('hidden'): w_1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784,64],stddev=0.1),name='w1')#重みw 784 to 64? 784x64の行列 b_1=tf.Variable(tf.zeros([64]),name='b1')#バイアスb 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 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 #中間層から出力層 with tf.name_scope('output'): w_2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([64,10],stddev=0.1),name='w2') b_2=tf.Variable(tf.zeros([10]),name='b2') out=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_1,w_2)+b_2) tf.summary.histogram('w_2',w_2) #誤差関数 with tf.name_scope('loss'): y=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,10]) loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-out)) tf.summary.scalar('loss',loss)#0階テンソルのみ使用可能 #訓練 with tf.name_scope('train'): train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss) #評価 with tf.name_scope('accuracy'): correct = tf.equal(tf.argmax(out,1),tf.argmax(y,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct,tf.float32)) tf.summary.scalar('accuracy',accuracy) init = tf.global_variables_initializer() #全てのログをマージする summary_op = tf.summary.merge_all() with tf.Session() as sess: sess.run(init) summary_writer = tf.summary.FileWriter('./logstest',graph=sess.graph) test_images = mnist.test.images test_labels = mnist.test.labels for i in range(3000): step = i+1 train_images,train_labels = mnist.train.next_batch(50) sess.run(train_step,feed_dict={x:train_images,y:train_labels}) if step % 10==0: #ログを取る処理の実行 summry_str = sess.run(summary_op,feed_dict={x:test_images,y:test_labels}) #ログ情報んpプロトコルバッファに書き込む summary_writer.add_summary(summry_str,step) acc_val = sess.run(accuracy,feed_dict={x:test_images,y:test_labels}) 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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