Tensorboard 解析元数据或获取精灵图像需要很长时间答案

【问题标题】：Tensorboard parsing metadata or fetching sprite images takes foreverTensorboard 解析元数据或获取精灵图像需要很长时间
【发布时间】：2017-05-21 11:48:32
【问题描述】：

我运行了这段代码 sn-p:

import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector

LOG_DIR = 'logs'
metadata = os.path.join(LOG_DIR, 'metadata.tsv')

mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data')
input_1 = mnist.train.next_batch(10)
images = tf.Variable(input_1[0], name='images')

with open(metadata, 'w') as metadata_file:
    for row in input_1[1]:
        metadata_file.write('%d\n' % row)

with tf.Session() as sess:
    saver = tf.train.Saver([images])

    sess.run(images.initializer)
    saver.save(sess, os.path.join(LOG_DIR, 'images.ckpt'))

    config = projector.ProjectorConfig()
    # One can add multiple embeddings.
    # Link this tensor to its metadata file (e.g. labels).
    embedding = config.embeddings.add()
    embedding.tensor_name = images.name

    embedding.metadata_path = metadata
    # Saves a config file that TensorBoard will read during startup.
    projector.visualize_embeddings(tf.summary.FileWriter(LOG_DIR), config)

在此之后，我打开了 tensorboard 嵌入选项卡，它显示解析元数据。但是，它一直以这种方式无休止地加载。我尝试了另一个代码，在这种情况下，它继续加载获取图像。我的张量板有问题吗？

【问题讨论】：

标签： tensorflow tensorboard

【解决方案1】：

问题是 TensorBoard 找不到您的元数据文件，因为它会查找相对于您使用 '--logdir' 参数指定的目录的元数据文件em>tensorboard' 命令。

因此，如果您使用“tensorboard --logdir logs”打开 TensorBoard，它将在“logs/logs/metadata.tsv”中查找元数据文件。

您的代码的一个可能修复方法是替换此行

embedding.metadata_path = metadata

用这个：

 embedding.metadata_path = 'metadata.tsv'

一般来说，为了调试错误 TensorBoard，您必须在查看 TensorBoard 时查看浏览器控制台中错误消息的响应。

【讨论】：