将张量板与 Jupyter 笔记本一起使用答案

【问题标题】：Using tensorboard with Jupyter notebooks将张量板与 Jupyter 笔记本一起使用
【发布时间】：2016-09-06 19:46:35
【问题描述】：

我正在尝试从 Jupyter 笔记本向张量板发送一些值

with tf.Session() as sess:
    param = tf.Variable(0.1)
    param_summary = tf.scalar_summary("param", param)
    merge_op = tf.merge_all_summaries()
    writer = tf.train.SummaryWriter("/tmp/tflogs/test_tb", sess.graph)

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

    for i in range(10):
        ass = tf.assign(param, i*0.5)
        sess.run(ass)
        mo = sess.run(merge_op) # Fails with "Duplicate tag param found in summary inputs" message
        writer.add_summary(mo,i)
        writer.flush()

问题是它在第一次运行后失败并显示InvalidArgumentError: Duplicate tag param found in summary inputs 消息（此处为全文：http://pastebin.com/dTBdCkHc）

如何使它与后续运行一起工作？

【问题讨论】：

标签： tensorflow tensorboard

【解决方案1】：

我通过在单元格末尾或另一个单元格中添加它来解决这个问题，以便在两次运行之间运行。

tf.reset_default_graph()

你可以尝试的另一件事是使用

sess = tf.InteractiveSession()

【讨论】：

这行得通，谢谢！不重置图表会很棒，但它就是这样。
一个主要问题是 tensorflow 不知道是否重用变量，所以另一个更丑陋的选择是在我个人不喜欢的地方添加“reuse=True”而不是 tf.reset_default_graph

【解决方案2】：

在运行 tensorboard 时，我在 jupyter 中遇到了另一种错误：

InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor...

但这已通过与上述相同的方法解决 - 首先在单元格上运行：

tf.reset_default_graph()

然后重新运行图表

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以试试这个

第一个单元格，只运行一次。这是您创建图表的地方。

sess = tf.Session()
param = tf.Variable(0.1)
param_summary = tf.scalar_summary("param", param)
merge_op = tf.merge_all_summaries()
writer = tf.train.SummaryWriter("/tmp/tflogs/test_tb", sess.graph)

第二个单元格，运行任意多次。这是您初始化和运行图形的地方（您也不能每次都运行初始化操作）。除非您使用新的编写器，否则您每次都会将摘要写入同一个 tensorboard 文件。

init = tf.global_variables_initializer() #tf.initialize_all_variables() is deprecated
sess.run(init)

for i in range(10):
    ass = tf.assign(param, i*0.5)
    sess.run(ass)
    mo = sess.run(merge_op) # Fails with "Duplicate tag param found in summary inputs" message
    writer.add_summary(mo,i)
    writer.flush()

发生的情况是，每次调用您的单元格时，您都会在图表中添加一个新变量和摘要，重复摘要的名称，从而导致错误。 tf.reset_default_graph() 也有效，因为它会删除所有节点，然后您可以再次创建它们，但这不是必需的。

【讨论】：

【解决方案4】：

我为张量板集成编写了一个 Jupyter 扩展。它可以：

只需单击 Jupyter 中的按钮即可启动 tensorboard
管理多个张量板实例。
与 Jupyter 界面无缝集成。

Github：https://github.com/lspvic/jupyter_tensorboard

jupyter tensorboard integration

【讨论】：