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楼主这两天因为系统重新激活了导致各种软件都用不了，其中包括 Tensorboard 可视化显示的问题，因此搜集了一系列资料，希望能够帮助到有需要的朋友。该资料将持续更新，也欢迎各位大神留言提供更多解决办法！
目录
- 一、问题说明
- 1. 网页显示 “无法访问此网站” 或显示空白
- 2. 网页提示 No "XXX" Data was Found
- 3. 提示 Use a Proxy or Pass --bind_all
- 4. 提示 Module Not Found Error
- 二、解决方法
- 1. 检查网址
- 1）检查主机名称是否包含中文
- 2）更换主机名称为 localhost
- 3）更换主机名称为 127.0.0.1
- 4）更换服务端口
- 2. 检查路径
- 1）检查当前位置和文件位置是否正确
- 2）检测日志文件是否存在
- 3）检测文件是否存在有效数据
- 3. 检查网络和浏览器
- 1）更换网络或断网
- 2）加入参数 --bind_all
- 3）更换或更新浏览器
- 4. 检查软件和系统配置
- 1）缺少或未检测到库
- 2）库版本过新或过旧
Tensorboard是一款方便可视化各种曲线、图片、图表等的函数库（尤其在深度学习方面），具体使用说明可以前往官方主页进行查看。另外，Pytorch也移植了该函数库，具体使用方法可参考其官方手册。
一、问题说明
这一部分主要展示
Tensorboard出现的问题现象，可能同时出现多种问题，需要逐步排查。
1. 网页显示 “无法访问此网站” 或显示空白
- 如下图所示，当使用
Tensorboard命令并按照给出的链接输入网址后，网页显示 “无法访问此网站” 的提示信息，或可以加载出图标但页面显示空白。
2. 网页提示 No “XXX” Data was Found
- 如下图所示，网页能够正常加载出
Tensorboard的页面（配色以橙白为主，且侧面有选项），但页面中央提示 “数据没找到” 的信息。
3. 提示 Use a Proxy or Pass --bind_all
- 如下图所示，当命令行运行
Tensorboard时，出现Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all的提示信息。
4. 提示 Module Not Found Error
- 如下面代码块所示，当命令行运行
Tensorboard时，出现ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.tensorboard'的提示信息。
(tensorflow) USER_NAME@PC_NAME:~/tensorflow$ tensorboard --logdir=logs
Traceback (most recent call last):
File "/home/USER_NAME/anaconda3/envs/tensorflow/bin/tensorboard", line 4, in <module>
import tensorflow.tensorboard.tensorboard
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.tensorboard'
二、解决方法
这一部分主要列举了各种解决办法，下述方法与上述问题并不呈现一一对应关系，尽可能都尝试进行排除。另外，类似电脑重启、
Anaconda重装或更新、系统文件修复或更新等常规解决办法就不在这赘述了。还有，在运行Tensorboard命令时请勿关闭命令行或按Ctrl-C退出。
1. 检查网址
该方法主要通过检查并更改
Tensorboard提供的网址来解决，请按照下述步骤进行一一排查。
1）检查主机名称是否包含中文
- 原因：由于
Tensorboard一般默认取主机名称加端口号作为网址链接，因此当名称包括中文时会识别错误导致无法访问。 - 方法：以
Windows为例，可以从计算机属性中的高级系统设置查看计算机全称并进行重命名。
2）更换主机名称为 localhost
- 方法：当无法更改主机名称或改后仍没有效果时，可将网址中含有主机名称的部分改为
localhost（后边接的端口号不变），该表示可代替主机名。 - 示例：直接在浏览器的网址输入栏中，将原本为
http://COMPUTER-NAME:6006/的网址转为http://localhost:6006/。
3）更换主机名称为 127.0.0.1
- 方法：当上述两个方法都没有效果时，可以采用同等替代的 IPV4 地址 127.0.0.1 来表示主机名称，可以用来调用主机服务。
- 示例：该方法需要在调用命令行时额外添加
--host=127.0.0.1的参数，即可得到网址http://127.0.0.1:6006/。
4）更换服务端口
- 原因：由于
Tensorboard默认选择端口6006调用服务，但当端口发生冲突或无法被调用时，网址无法正常访问。 - 方法：可在使用时手动设置其他端口来解决，在调用命令行时额外添加
--port=PORTS-NUMBER的参数。 - 示例：注意端口数取值范围在 0-65535 ，如设置为
8080，即可得到网址http://localhost:8080/。
2. 检查路径
该方法主要通过检查并更改
Tensorboard日志文件及其路径来解决，请按照下述步骤进行一一排查。
1）检查当前位置和文件位置是否正确
- 原因：命令行是从当前位置出发，搜索其参数
--logdir的文件所在位置。若出现前者调用权限不足，或后者输入错误，或后者用了相对路径而前者目录错误等问题，则会导致命令无法正确执行。 - 方法：尽可能在日志文件夹或上一级目录中打开命令行，
--logdir参数可以是文件名称（注意拼写不要出错）、或相对路径（如./表示当前目录下的所有文件）、或绝对路径（即从根目录开始到日志文件所在的文件夹的全部路径）。 - 示例：以
Linux为例，如用--logdir=LOGS_DIRECTORY，或--logdir="./LOGS_DIRECTORY"，或--logdir="/home/USER_NAME/LOGS_DIRECTORY"。 - 注意：路径和文件名不可包含中文字；若路径无误但仍不能显示，或许是路径书写问题。
2）检测日志文件是否存在
- 方法：当路径内文件过多，不确定是否包含日志文件，则可以通过系统命令行查找的方法检测日志文件的位置和名称。
- 示例：以
Linux为例，采用find DIRECTORY_PATH | grep tfevents来检测日志存在情况。
3）检测文件是否存在有效数据
- 方法：当找到日志文件存放的路径后，需要进一步检查其文件是否包含有效数据，若没有则会显示
No "XXX" Data was Found。 - 示例：以
Linux为例，采用tensorboard --inspect --logdir DIRECTORY_PATH查看日志文件夹下或具体文件是否有内容。另一种不一定准确但简单的方式——可根据日志文件大小进行判断（根据个人经验，日志文件若大约在40 Bytes则表明不存在有效数据）。
3. 检查网络和浏览器
该方法主要通过检查网络情况以及更改浏览器来解决，请按照下述步骤进行一一排查。
1）更换网络或断网
- 方法：更换网络或代理（对于远程服务器），或断网操作（本地执行）。
2）加入参数 --bind_all
- 方法：当无法查找网址时，命令行会提示采用代理或加入该方法用来探索网络。
- 示例：该方法需要在调用命令行时额外添加
--bind_all的参数。
3）更换或更新浏览器
- 原因：浏览器类型或版本不支持，导致无法正常显示。
- 方法：优先采用
Google Chrome浏览器（因为Tensorboard是Google团队研发的），注意版本较低可能也无法显示；还可以尝试更换IE，Edge，FireFox等（注意 Ubuntu 自带浏览器可能无法显示）。
4. 检查软件和系统配置
该方法主要通过检查库版本和系统环境配置来解决，请按照下述步骤进行一一排查。
1）缺少或未检测到库
- 方法：检查是否真的缺少相关报错库，若是则安装相应的库，若不是则需要添加环境变量。
- 示例：以
Linux为例，首先查找并更新库；若有相关文件则需要设置环境变量，Windows可以参考将 tensorboard.exe 所在路径加入环境变量的具体操作流程。
2）库版本过新或过旧
- 原因：当
Tensorboard版本过新或过旧时，会导致其中依赖的其他库与其发生冲突。 - 方法：卸载当前版本并根据情况安装合适的版本，如对 Tensorboard 版本降级，或找到匹配 Tensorflow 的相应 Tensorboard 版本以及命令格式。
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