ValueError：名称投影仪插件重复

Question

运行

tensorboard --logdir log_dir

我收到错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/user/.local/bin/tensorboard", line 11, in <module>
    sys.exit(run_main())
  File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/main.py", line 64, in run_main
    app.run(tensorboard.main, flags_parser=tensorboard.configure)
  File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/absl/app.py", line 300, in run
    _run_main(main, args)
  File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/absl/app.py", line 251, in _run_main
    sys.exit(main(argv))
  File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/program.py", line 228, in main
    server = self._make_server()
  File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/program.py", line 309, in _make_server
    self.assets_zip_provider)
  File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/backend/application.py", line 161, in standard_tensorboard_wsgi
    reload_task)
  File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/backend/application.py", line 194, in TensorBoardWSGIApp
    return TensorBoardWSGI(plugins, path_prefix)
  File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/backend/application.py", line 245, in __init__
    raise ValueError('Duplicate plugins for name %s' % plugin.plugin_name)
ValueError: Duplicate plugins for name projector

这个问题的原因可能是什么？

Answer 1

如果您的系统中安装了两个版本的tensorboard，则需要卸载其中之一。

我被这个问题困扰了几个小时，但我最终使用以下方法修复了它：

效果非常好： https://github.com/pytorch/pytorch/issues/22676

pip uninstall tb-nightly tensorboardX tensorboard
pip install tensorboard

Answer 2

安装tensorflow==2.0.0-rc2后我遇到了同样的问题。卸载tensorboard没有帮助。

我的案例的罪魁祸首是 tb-nightly 套餐：

#python3.7 -m pip list | grep tb
tb-nightly           1.15.0a20190806

删除软件包并重新安装TensorFlow后，tensorboard开始正常工作。

Answer 3

当我有两个版本的张量板时，我遇到了同样的错误。在我的 Tensorflow 2.0 环境中，除了核心 Tensorflow 库之外，我可以看到从 TF 1.14 版本安装的其他库。

执行

pip list

并查看有哪些版本的 TensorFlow 库。在我的系统中我有

...
tensorboard                   1.14.0              
tensorflow-estimator          1.14.0              
tensorflow-gpu                2.0.0rc0            
tensorflow-serving-api        1.14.0              
termcolor                     1.1.0               
tf-estimator-nightly          1.14.0.dev2019080601
...

这就是我所做的：

pip uninstall tensorboard
pip install --force-reinstall tf-nightly-2.0-preview

Answer 4

如果显示系统上安装了两个

tensorboard

，请运行以下代码，删除一个。

import pkg_resources

for entry_point in pkg_resources.iter_entry_points('tensorboard_plugins'):
    print(entry_point.dist)

Answer 5

对于 Ubuntu 用户，请转到：

/home/$USERNAME/.local/lib/python3.8/site-packages/

或错误中显示的任何路径。 在那里您将看到 2 个文件夹，其名称类似于 tensorboard 和 tensorboad-2.5.0.dist-info。删除第二个。

Answer 6

解决此类问题的一个简单方法是通过

python -m tensorboard.main

调用张量板。例如，将

tensorboard --logdir ./model --port 6006

替换为

python -m tensorboard.main --logdir ./model --port 6006

。容易多了！

Answer 7

我花了一天时间终于弄清楚了。 就我而言，张量板有两个文件夹，位于

** C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\ **

保留您喜欢的版本的tensorboard文件夹并删除另一个。

Answer 8

对我来说，有效的是卸载通常与 pip 一起安装的夜间构建，因为 tf 通常与 pip 一起安装：

pip uninstall tb-nightly

然后我用conda安装了tensorboard

conda install -y -c conda-forge tensorboard

注意我正在使用带有tensorboard的pytorch：https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tensorboard_with_pytorch.html

我不需要安装tensorflow，但我在第二次测试中安装了它，因为它抱怨没有完整的功能：

pip install tensorflow

由于某种原因 conda 不能很好地安装张量流（我用 conda-forge -c 通道尝试过，但做任何事情都花了很长时间）。

---

请注意，您可能需要卸载更多内容作为答案https://stackoverflow.com/a/59408145/1601580：

pip uninstall tb-nightly tensorboardX tensorboard

建议

Answer 9

我也遇到过同样的问题。我发现问题的根源是

tb-nightly

。 我安装它是为了解决 “无法在 Jupyter Notebook 中启动张量板” 问题，但一天后出现了“名称投影仪的重复插件”错误。

我已经尝试过

pip uninstall tb-nightly

但不幸的是它对我不起作用。 jupyter笔记本在运行中堆积起来。

最后，我转到我的 site-packages 文件夹

C:\Users\User\anaconda3\Lib\site-packages

并删除 tb-nightly 文件夹以及 RecycleBin 中的文件夹，它成功了。

Answer 10

简而言之：您很可能同时安装了

tb-nightly

和

tensorboard

。夜间依赖很容易弄乱事情。

同时卸载：

pip uninstall tb-nightly tensorboard

并安装与您的 TF 版本兼容的版本（

tensorboard

或

tb-nightly

）：

pip install tensorboard          # or tb-nightly

Answer 11

正如 Github 的答案中所解释的，它也可能是由张量板的幽灵副本引起的，

-ensorboard

。

要检查是否属于这种情况，您可以执行

pip list

并在第一行查找以下警告消息：

警告：忽略无效的发行版 -ensorboard

如果是这种情况，您需要使用警告给出的位置手动删除 python 环境中的文件夹（类似于 Windows 的

appdata\local\programs\python\python310\lib\site-packages

）。应删除两个文件夹：

~ensorboard

和

~ensorboard-2.14.1.dist-info