TensorFlow-TensorBoardに関する問題

Question

私はthis tutorialに従っています。私は文字通りコードをコピーしたので、何のエラーも表示されません。私はこれをエラーとして全コードPythonの戻りを実行すると

logs_path = '/tensor_board' 
writer = tf.summary.FileWriter(logs_path, graph=tf.get_default_graph()) 
# RUN 
sess.run(init, writer) 

は：

Traceback (most recent call last): 
    File "tf_number_recon.py", line 39, in <module> 
    sess.run(init, writer) 
    File "C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 766, in run 
    run_metadata_ptr) 
    File "C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 913, in _run 
    feed_dict = nest.flatten_dict_items(feed_dict) 
    File "C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\util\nest.py", line 171, in flatten_dict_items 
    raise TypeError("input must be a dictionary") 
TypeError: input must be a dictionary 

私は見ていない私はTensorBoard用のファイルを作成するには、この行を追加しようとする エラーが来ますなぜそれがexxpectedとして動作しません。 enyone私を助けることができますか？

from __future__ import absolute_import 
from __future__ import division 
from __future__ import print_function 

# importing the dataset used to train the Neural Network 
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 

# importing Tensorflow 
import tensorflow as tf               

import argparse 
import sys 

# Declaring some imjmportant variables 
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])         # x is 
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))          # W creará 10 vectores de evidencia, uno para cada numero entre 0-9 
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))            # b is 
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)          # y será la salida. Aqui definimos el modelo 
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])         # 

# Cross Entropy: mide lo lejos que nuestra predicción está de la realidad, para así mejorar la red neuronal (no controla lo bien que lo hace, sino más bien lo mal que lo hace) 
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) 

# Se pide que durante el proceso se minimize el cross entropy 
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) 

# initializing the variables 
init = tf.global_variables_initializer() 

# Run a session and initialize the operations 
sess = tf.Session() 
# Tensor Board 
logs_path = '/tensor_board' 
writer = tf.summary.FileWriter(logs_path, graph=tf.get_default_graph()) 
# RUN 
sess.run(init, writer) 

# Loop for training 
for i in range(1000): 
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) 
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) 

# Evaluate the model 
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) 
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) 
eficacia = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}) 
print(eficacia) 

Answer 1

何の問題もなく、コードが実行されるこれらの変更を行う

logs_path = './tensor_board' 

sess.run(init)