tensorflow更新后出現(xiàn)tensorboard報錯如何解決-創(chuàng)新互聯(lián)

tensorflow更新后出現(xiàn)tensorboard報錯如何解決？相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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更新tensorflow后，出現(xiàn)tensorboard 不可用情況（tensorflow-cpu 1.4 ->tensorflow-gpu 1.7）

嘗試了更新tensorboard 仍然不可用，事故情況：

運行tensorboard.exe報錯并且閃退，在控制臺運行tensorboard命令

報錯如下：

多方查證，在國內網(wǎng)站沒找到有前車之鑒，于是發(fā)布問題到tensorflow github

大神支招：

更新protobuf（Google Protocol Buffer(簡稱 Protobuf)是一種輕便高效的結構化數(shù)據(jù)存儲格式，平臺無關、語言無關、可擴展，可用于通訊協(xié)議和數(shù)據(jù)存儲等領域），protobuf 3.4->protobuf 3.5

這時出現(xiàn)protobuf 依賴包(setuptools)安裝問題,即要升級setuptools（23.0.0->39.0.0）時出現(xiàn)問題：

這時，pip install --upgrade --ignore-installed setuptools，成功升級，然后pip install --upgrade protobuf 成功，然后tensorboard 可用

問題分析：

tensorflow1.7需要對protobuf進行更新，而protobuff更新需要對setuptools進行更新

補充：關于tensorflow和tensorboard版本問題

由于最近將tensorflow cpu換成了gpu版本，導致之前的tensorboard不能使用了，各種百度，google還是沒能解決，網(wǎng)上沒有類似的錯誤提示。其實是由于版本問題，感覺python配置環(huán)境啥的都是因為版本問題導致的不兼容。

這里總結一下之前遇到的各種坑

要么是因為python的版本問題，還有各種庫的版本，一般來說，按照時間來算，各種庫的版本發(fā)行的時間比安裝的python版本的要稍晚一點，時間間隔不能太長。

我安裝的tensorflow-gpu==1.4.0 （2017 12月），然后使用tenorboard==1.13.1（2019年） 發(fā)現(xiàn)不兼容，最后卸載重新安裝tensorboard==1.6.0(2018) ，發(fā)現(xiàn)錯誤完美解決。

看完上述內容，你們掌握tensorflow更新后出現(xiàn)tensorboard報錯如何解決的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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