テンソルボードが空白になるページ

Question

私はで新しいです。テンソルフローと私はこのフレームワークについて学ぶためにに従います。

テンソルボードを使用してグラフを視覚化しようとしていますが、テンソルボードの空白ページは表示されません。

私は、グラフを視覚化するために使用するコードは次のとおりです。

from __future__ import print_function 
import tensorflow as tf 
import numpy as np 


def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer,  activation_function=None): 
# add one more layer and return the output of this layer 
layer_name = 'layer%s' % n_layer 
with tf.name_scope(layer_name): 
    with tf.name_scope('weights'): 
     Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]), name='W') 
     tf.summary.histogram(layer_name + '/weights', Weights) 
    with tf.name_scope('biases'): 
     biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1, name='b') 
     tf.summary.histogram(layer_name + '/biases', biases) 
    with tf.name_scope('Wx_plus_b'): 
     Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs, Weights), biases) 
    if activation_function is None: 
     outputs = Wx_plus_b 
    else: 
     outputs = activation_function(Wx_plus_b,) 
    tf.summary.histogram(layer_name + '/outputs', outputs) 
return outputs 


# Make up some real data 
x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis] 
noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape) 
y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise 

# define placeholder for inputs to network 
with tf.name_scope('inputs'): 
    xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='x_input') 
    ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], name='y_input') 

# add hidden layer 
l1 = add_layer(xs, 1, 10, n_layer=1, activation_function=tf.nn.relu) 
# add output layer 
prediction = add_layer(l1, 10, 1, n_layer=2, activation_function=None) 

# the error between prediciton and real data 
with tf.name_scope('loss'): 
    loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction), 
            reduction_indices=[1])) 
    tf.summary.scalar('loss', loss) 

with tf.name_scope('train'): 
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss) 

sess = tf.Session() 
merged = tf.summary.merge_all() 

writer = tf.summary.FileWriter("logs/", sess.graph) 

init = tf.global_variables_initializer() 
sess.run(init) 

for i in range(1000): 
    sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}) 
    if i % 50 == 0: 
     result = sess.run(merged, 
         feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}) 
     writer.add_summary(result, i) 

私はのpython 2.7と私のtensorflowバージョンでのUbuntu 16.04を使用しています1.0.1です。

私は、プログラムが新しいログファイルを作成し、その後、私はタイスがtensorboardを視覚化するためにコマンドを使用している実行します。

tensorboard --logdir=/logs 

私はhttp://127.0.1.1:6006/に行くならば、任意の要約なしTensorboardページを取得します、 なぜ？

私はまた別のブラウザを使用しようとしますが、動作しません。

Answer 1

ipythonノートブックを実行している場所のログフォルダに保存しています。ただし、Tensorboardは/ users/something/logsの代わりに/ logsフォルダを読み込もうとします。 お試しください--logdir=./logs

Answer 2

テンソルボードを指しているlogdirはおそらく存在しません（テンソルボードではエラーは発生しません）。あなたはtensorboard --logdir=./logs/を意味しましたか？