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TensorBoradを開く方法

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trafalbad

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tensorboadをanacondaで実行しようしたのですが、terminalから

tensorboard --logdir=/tmp/mnist_sl_logs

を入力しても

というエラーが返ってきてtensorboardが開けません。
anaconda環境でtensorboardを、もしくはなんたかの方法でtensorboard利用する方法を教えてください。

追記
追記していただいたコマンドに絶対パスを入れていかように入力したところ次のようなコメントが出ました。

イメージ説明

bash-3.2$ activate tf3
Error: activate must be sourced. Run 'source activate envname'
instead of 'activate envname'.

bash-3.2$ tensorboard--logdir=http://localhost:8888/notebooks/anaconda/Anaconda-Navigator.app/Contents/jupyter_tfbook/tensor3.ipynb
Starting TensorBoard b'41'on port 6006(You can navigatetohttp://172.xx.xx.xx:6006)
bash: syntax error near unexpected token `('
bash-3.2$

ちなみに絶対パス(http://localhost:8888/notebooks/anaconda/Anaconda-Navigator.app/Contents/jupyter_tfbook/tensor3.ipynb)はanaconda上からテキストエディタにドラック&ドロップして取得したもので間違いないと思います。
また絶対パスはlogdir=以降から入力してあります。

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回答 1

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+1

tensorflowインストール済みであればパスが通っていないだけだと思いますが、新しい環境を作成してもだめでしょうか?

以下はWin10x64上での構築例です。基本は変わらないと思いますので参考まで。

: anacondaも含めて(3.6ではなく)3.5環境を作成
>conda create --name tf3 python=3.5 anaconda

>activate tf3
: 念のため全パッケージを最新に
(tf3)>conda update --all

: tensorflowインストール
(tf3)>pip install tensorflow
Collecting tensorflow
  Downloading tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl (14.7MB)
  :(以下略)
(tf3)>tensorboard --logdir=c:\temp
Starting TensorBoard b'41' on port 6006
(You can navigate to http://172.xx.xx.xx:6006)
  :(以下略)

2017/03/15追記 : データ作成~表示までの実行例

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf

# 足し算
with tf.name_scope('add_scope'):
    x = tf.constant(1, name='x')
    y = tf.constant(2, name='y')
    z = x + y

# 上の結果に掛け算
with tf.name_scope('multiply_scope'):
    zz = y * z

with tf.Session() as sess:
    with tf.name_scope('init_scope'):
        # WARNING:tensorflow:From hoge.py initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02.
        # Instructions for updating:
        # Use `tf.global_variables_initializer` instead.
        #sess.run(tf.initialize_all_variables())
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(zz)

    # グラフを書こう
    # AttributeError: module 'tensorflow.python.training.training' has no attribute 'SummaryWriter' #8164
    # https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8164
    #summary_writer = tf.train.SummaryWriter('data', graph=sess.graph)
    summary_writer = tf.summary.FileWriter('c:\\temp\\tf_log', graph=sess.graph)

    # http://stackoverflow.com/questions/41066244/tensorflow-module-object-has-no-attribute-scalar-summary
    #tf.scalar_summary('one_plus_one_summary', zz)
    tf.summary.scalar('one_plus_one_summary', zz)

print("done.")


c:\temp\tf_log配下にデータevents.out.tfevents.1489539251.hoge-PCが作成される。

  • tensorboard起動 
    コマンドプロンプト(cmd.exe)上で以下を実行。
C:\Windows\system32>activate tf3
(tf3) C:\Windows\system32>tensorboard --logdir=c:/temp/tf_log
Starting TensorBoard b'41' on port 6006
(You can navigate to http://172.xx.xx.xx:6006)
ERROR:tensorflow:Unable to get size of ~
など複数行のエラー、警告が表示されるがとりあえず無視
WARNING:tensorflow:Found more than one metagraph event per run. Overwriting the
metagraph with the newest event.
  • ブラウザ(chrome)でhttp://localhost:6006を開く
    tensorboard

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  • 2017/03/10 22:17


    質問1.Tensorflow用に仮想環境を作成したのですが、Tensorboard用に新たに仮想環境を同様に作るということでしょうか?

    質問2.Tensorflowの仮想環境で実装したコードをTensorboardで可視化したいのです。回答者様がおっしゃってることは、Tensorflow用の仮想環境で作成したファイルを別のTensorboard用の仮想環境で可視化できるということでしょうか?

    質問3.また「パスが通っていない」というのはどのような意味でしょうか?

    質問4.また回答のコードはjupyterのtermimalで実行すればよいのでしょうか?


    質問が多くて申し訳ありませんがよろしくお願いします。

    キャンセル

  • 2017/03/11 16:47

    回答1、2
    Tensorflow用の仮想環境にtensorboardも含まれるので、正常に動作するのであれば別環境を作成する必要はありません。
    回答3
    http://qiita.com/Naggi-Goishi/items/2c49ea50602ea80bf015を参照ください。
    回答4
    jupyter上ではなく、unix系ならbashなど、Windows系ならコマンドプロンプトなどのシェル(terminal)上で実行します。

    キャンセル

  • 2017/03/14 22:12

    手順として以下のようにやってみましたが上手くいきませんので、訂正すべき箇所を教えて下さい。

    1:tensorboardで表示させたいファイルをjupyterからfail>download as>HTMLでファイルとしてデスクトップ上に出力
    2:ファイルの絶対パスを取得
    3;tensorboard --logdir=${PWD}
    をanacondaのjupyterの右上のNew>terminalで開いたterminal上で入力
    PWDには絶対パスを入れました。

    これでもtensorboradが開かないのですが、訂正すべき箇所を教えて下さい

    キャンセル

  • 2017/03/14 23:51 編集

    こちらの提示した結果が成功したのかどうかに対しての回答がない
    のはとりあえず措いておくとして
    「うまくいかない」「tensorboradが開かない」の詳細「tensorboard --logdir=${PWD}」のPWDとは何かなどが明記なく全く分かりませんので、別途質問を立てるべきかと思います。

    キャンセル

  • 2017/03/15 00:47

    回答者様の

    (tf3)>tensorboard --logdir=c:\temp
    Starting TensorBoard b'41' on port 6006
    (You can navigate to http://172.xx.xx.xx:6006)
    :(以下略)

    をjupyter上およびMacのターミナルで実行したのですが、コマンドエラー表示が出ました。anacondaのjupyterで作成したファイルをTensorboardで開く以上、jupyter上のターミナルでコマンドを実行しなければならないのです。今のところそれがわかりません。

    Tensorboardはjupyterで開けるはずなのですが、回答者様はTensorboardはanaconda環境のjupyterで開いておられるのでしょうか?

    別途質問を立てるつもりです。

    キャンセル

  • 2017/03/15 10:04

    「コマンドエラー表示が出ました」だけでは何も分かりません。
    「bash: tensorboard: command not found」とは異なるエラーだったということでしょうか?
    また、TensorBoardで表示したいデータ作成するpythonコードの実行は、jupyter上でもSpyder上でも好きな環境で行ってかまいません。

    キャンセル

  • 2017/03/15 19:34

    追記ぢていただいたコマンドを入力しましたところ以下のコマンドエラーが出てきてしまいました

    bash-3.2$ C:\Windows\system32>activate tf3
    bash: C:Windowssystem32: command not found
    bash-3.2$ (tf3) C:\Windows\system32>tensorboard --logdir=c:/temp/tf_log
    bash: syntax error near unexpected token `C:\Windows\system32'
    bash-3.2$ Starting TensorBoard b'41' on port 6006
    bash: Starting: command not found
    bash-3.2$ (You can navigate to http://172.xx.xx.xx:6006)
    bash: You: command not found

    ちなみに開いたjupyter上のターミナル画像は質問文に追記してあります。
    改善点があればよろしくお願いします

    キャンセル

  • 2017/03/15 20:12

    「C:\Windows\system32>」はプロンプト、すなわちあなたの環境での「bash-3.2$」部分に相当するので入力する必要はありません。
    これまでのやりとりからmacでのターミナルやAnaconda操作についてはご理解されていると思いますので「tensorflowの入った環境に切り替えて、tensorboardコマンドを実行」を行ってください。
    なお、言わずもがなと思いますが「--logdir」で指定するパスはあなたの環境にあわせてください。
    以上を行った結果を質問に追記ください。

    キャンセル

  • 2017/03/15 20:15

    なお、追加された「jupyter上のターミナル画像」には個人名と思われる部分が写っていますので、その部分はマスクして再アップしたほうがよいかと思います。

    キャンセル

  • 2017/03/15 22:52

    追記しました。恐縮ですがご指摘お願いします。

    キャンセル

  • 2017/03/16 10:38

    追記したエラーメッセージには原因も対処法も書いていますが、それが理解できないということでしょうか?
    あなたが普段行っている手順で「tensorflowの入った環境に切り替えて、tensorboardコマンドを実行」すればよいだけです。具体的な操作手順はOSなど環境により異なるのでアドバイスすることはできません。

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