tensorboard：错误：无效选择：“代码”（从“服务”、“开发”中选择）-尝试运行张量板时

Question

当我尝试使用命令运行tensorboard时

(tensorflow) C:\Users\ANVAY>tensorboard --logdir=D:\Documents\Vs code python\my_log_dir

在激活tensorflow后，在anaconda提示符中，我收到此错误：

(tensorflow) C:\Users\ANVAY>tensorboard --logdir=D:\Documents\Vs code python\my_log_dir
2020-08-11 23:02:45.376116: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_101.dll
usage: tensorboard [-h] [--helpfull] [--logdir PATH] [--logdir_spec PATH_SPEC]
                   [--host ADDR] [--bind_all] [--port PORT]
                   [--purge_orphaned_data BOOL] [--db URI] [--db_import]
                   [--inspect] [--version_tb] [--tag TAG] [--event_file PATH]
                   [--path_prefix PATH] [--window_title TEXT]
                   [--max_reload_threads COUNT] [--reload_interval SECONDS]
                   [--reload_task TYPE] [--reload_multifile BOOL]
                   [--reload_multifile_inactive_secs SECONDS]
                   [--generic_data TYPE]
                   [--samples_per_plugin SAMPLES_PER_PLUGIN]
                   [--debugger_data_server_grpc_port PORT]
                   [--debugger_port PORT]
                   {serve,dev} ...
tensorboard: error: invalid choice: 'code' (choose from 'serve', 'dev')

套餐版本：
张量流版本：2.1.0
Keras 版本：2.2.4-tf
Python 3.7.7（默认，2020 年 5 月 6 日，11:45:54）[MSC v.1916 64 位 (AMD64)]

我也尝试过使用以下命令，但得到了相同的错误

tensorboard --logdir D:\Documents\Vs code python\my_log_dir  
python -m tensorboard.main --logdir=D:\Documents\Vs code python\my_log_dir

在尝试完成这项工作时我注意到的一件事是，在目录

tensorboard-script.py

下的文件

C:\Users\ANVAY\miniconda3\envs\tensorflow\Scripts

中我得到了这个 [

unresolved import 'tensorboard.main'Python(unresolved-import)

]
并且在目录

main.py

下的文件

C:\Users\ANVAY\miniconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorboard

中，我得到了类似的

我对训练模型和其他东西没有任何问题。

Answer 1

来自评论

问题是路径中的空格，尝试使用 --logdir="D:\Documents\Vs code python\my_log_dir"(转自史努比博士)

Answer 2

当我输入参数为

--log-dir

而不是

--logdir

时，出现此错误。

Answer 3

对我来说正在运行，但将tensorflow命令作为bash参数传递。

我在这里报告了可用于提取命令的 Kubernetes Pod 规范：

  containers:
  - args:
    # - '--host 0.0.0.0'
    # - '--logdir=/tensorboard_logs/'
    - '-c'
    - '/usr/local/bin/tensorboard --host 0.0.0.0 --logdir=/tensorboard_logs/'
    command:
    # - /usr/local/bin/tensorboard
    - bash

注释行是原始行，不起作用。

Answer 4

%tensorboard --logdir="my_log_dir" --port=8892 在 jupyter 笔记本中试试这个

Answer 5

只需将日志目录的路径设为变量即可。然后像这样输入cmd。

    training_log_path = 'Training\Logs\PPO_1' 
    # or whatever your path is

    tensorboard --logdir=training_log_path 

或者您可以直接 cd 到您的日志目录，然后放入

    tensorboard --logdir=. 

我不完全理解这一切是如何工作的，但这对我有用，希望对你也有用。