pip install tensorboard 或者,如果你使用的是conda环境,可以使用以下命令: bash conda install -c conda-forge tensorboard 在VSCode中打开终端: 确保你的VSCode已经打开,并且你正在工作区中。然后,通过菜单栏的Terminal -> New Terminal打开一个新的终端窗口。 运行TensorBoard命令: 接下来,你需要运行TensorBoard命令...
可以用Tensorboard在vscode的ssh连接中显示plot出的图像. 具体方法如下: reasonml from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter(log_dir='./logdir/') fig = plt.figure() # 绘图操作 writer.add_figure('figname', fig, 0) 在ssh中: tensorboard --logdir ./ 在浏览器中打开 ...
在vscode上使用tensorboard:首先在服务器上开启tensorboard服务: tensorboard --logdir=/home/general/data/daizelin/reg_seg_dai/logs;其次在vscode上ctrl + shift + P,输入tensorboard,选择即可。 编辑于 2023-02-14 20:52・IP 属地四川 Visual Studio Code 赞同5添加评论 分享喜欢收藏...
我发现当tensorboard指定端口为0时可以自动寻找未被使用的端口↓ 那么只需要将默认端口指定为0就行,打开tensorboard包的安装地址,找到以下文件C:\Users\XXX\.conda\envs\XXX\Lib\site-packages\tensorboard\plugins\core\core_plugin.py,注意将地址中的XXX替换为自己的地址。然后将开头的DEFAULT_PORT改为0,保存即可。
有一个比较好用的地方,debug console可以使用命令实时查看变量。 step over、step into、step out等 快捷键(Mac笔记本) step over: fn + F10 … 然后就可以愉快的调试了。 vscode支持内置的tensorboard 目前新版的vscode已经集成了tensorboard,直接在vscode里面就能可视化了。
1、首先配置一个conda环境,推荐在默认的base环境下使用,或者新建一个,因为这个功能需要2.4.1版本以上的Tensorboard,安装Tensorboard会自动升级相关的依赖模块,如果我们项目的Conda环境各模块版本比较低就会受到影响 2、然后在Conda环境中安装最新的Tensorboard,即pip install tensorboard 3、然后CTRL+SHIFT+P快捷键打开菜单栏...
我遇到的一种情况是端口被重复启动的tensorboard占用了，使用如下命令检查6006端口:lsof -i:6006 得到类似...
Tensorboard可以在浏览器和VSCode中使用,但在某些情况下可能会出现不显示任何内容的问题。以下是可能导致此问题的一些常见原因和解决方法: 版本兼容性问题:Tensorboard的版本与TensorFlow或其他相关库的版本不兼容可能导致显示问题。建议确保Tensorboard与其他库的版本匹配,并尝试使用兼容的版本。
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