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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。

Ubuntu

Ubuntuは、Debian GNU/Linuxを基盤としたフリーのオペレーティングシステムです。

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Tensorboardのgraphが表示されない。

shimatatsu

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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。

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Ubuntuは、Debian GNU/Linuxを基盤としたフリーのオペレーティングシステムです。

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投稿2019/01/23 11:27

編集2022/01/12 10:55

VAIO ノートPC windows10 64bit anaconda3.5.6を使用しています。
ubuntu14.04をVirtualBoxで仮想OSとして稼働させています。

初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング 足立 悠【著】

を使って勉強していたのですが、tensorboardにgraphが表示されません。
scalarsは表示されます。イメージ説明
graphは白紙になってしまいます。イメージ説明

読み込むログを生成するコードは以下のとおりです。
##1.ライブラリの読み込み##

#TensorFlowライブラリ
import tensorflow as tf
#tflearnライブラリ
import tflearn
#mnistデータセットを扱うためのライブラリ
import tflearn.datasets.mnist as mnist

import numpy as np

##2.データの読み込みと前処理##
#MNISTデータを./data/mnistへダウンロードし、解凍して各変数へ格納
trainX,trainY,testX,testY=mnist.load_data("./data/mnist",one_hot=True)

#1枚目の画像ピクセル値を表示
trainX[0]

#1枚目の画像ピクセル値のサイズを表示
len(trainX[0])
#1枚目の画像正解データを表示
trainY[0]
#画像ピクセルデータを1次元から系列データへ変換
trainX=np.reshape(trainX,(-1,28,28))
#1枚目の画像ピクセル値を表示
trainX[0]
#1枚目の画像ピクセル値のサイズを表示
len(trainX[0])
##3.ニューラルネットワークの作成##

#初期化
tf.reset_default_graph()

#入力層の作成
net=tflearn.input_data(shape=[None,28,28])

#中間層の作成
#LSTMブロック
net=tflearn.lstm(net,128)

#出力層の作成
net=tflearn.fully_connected(net,10,activation="softmax")
net=tflearn.regression(net,optimizer="sgd",learning_rate=0.5,loss="categorical_crossentropy")
##4.モデルの作成(学習)##
#学習の実行
model=tflearn.DNN(net,tensorboard_verbose=0)
model.fit(trainX,trainY,n_epoch=5,batch_size=100,validation_set=0.1,show_metric=True,run_id="dense_model")

ログも生成されており、
tfbook@TFBOOK:~$ tensorboard --logdir="/tmp/tflearn_logs/dense_model"
Starting TensorBoard b'41' on port 6006
(You can navigate to http://127.0.1.1:6006)

となり、前述のScalarsやgraphにつながります。
なぜgraphが可視化されていないのかわかりません。
どなたかご教授いただけると幸いです。よろしくお願いします。

2019/01/24 1:56追記
graphには以下のような文字だけ発見できました。
イメージ説明
(これは、正しく実行されログも生成できているが、graphに表示されるものが何もないということなのでしょうか。もしかするとメモリ不足でログに記録されていないのでしょうか・・・?)

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tiitoi

2019/01/23 11:42

TensorBoard にグラフを出力するようなコードが見当たりませんが、書籍の通りにコピペして実行しているのでしょうか?
shimatatsu

2019/01/23 12:02

書籍には、作成したモデルの構造と学習の推移をTensorboard上に表示するために、学習のログを出力する必要があり、tensorboard_verboseとrun_idを追加するように指示されており、 model=tflearn.DNN(net,tensorboard_verbose=0) model.fit(trainX,trainY,n_epoch=5,batch_size=100,validation_set=0.1,show_metric=True,run_id="dense_model") のようにコード例が挙げられています。 しかし、Tensorboardの使い方については付録として記載されており、すべてのコードが記されているわけではなく、筆者がgraphの表示のときに使用しているコードやデータは不明です。 そのため、何が不十分なのか私自身よくわかっておりません。。。
tiitoi

2019/01/23 17:13

今試せる環境がないのですが、記憶が正しければ tensorboard にグラフを表示するには、それ用のコードを書く必要があったはずです。 そのようなコードを書かないと tensorboard にはグラフは表示されないのではないでしょうか? 書籍に記載がないのであれば、ネット上で tensorboard の使い方について調べてみるといろいろ情報があるかと思います。 https://qiita.com/yabeenico/items/b0fb24d65de988e59de2
shimatatsu

2019/01/23 17:16

了解しました! 書籍は付録での説明だったので、もう一度一から説明しているサイトや書籍を当たってみます! ありがとうございます!
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