use_tensorboard

时间: 2023-10-04 22:10:19 浏览: 45
根据引用和引用的信息,当使用TensorBoard打开端口6006时会报错"TensorBoard could not bind to port 6006, it was already in use"。这个报错的原因是端口6006已经被占用了。 要解决这个问题,你可以按照引用中的方法重新输入命令来使用TensorBoard。你可以在命令行中输入以下命令来打开TensorBoard: tensorboard --logdir='/home/ubuntu/xxx/logs' --port='6006' 这将重新打开TensorBoard,并指定日志目录为'/home/ubuntu/xxx/logs',端口为6006。这样,你就可以正常使用TensorBoard了。 需要注意的是,如果端口6006仍然被占用,你可以尝试使用其他空闲的端口来替代,比如端口6007或者其他未被占用的端口。只需将命令中的端口参数修改为对应的端口号即可。 希望这个解决方法能帮到你。如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题

use_tensorboard = cfg.use_tensorboard and SummaryWriter is not None # use_tensorboard = False if use_tensorboard: summary_writer = SummaryWriter(os.path.join(cfg.TRAIN_DIR, 'runs', cfg.exp_name))

给定的代码片段中,首先通过 `cfg.use_tensorboard` 和 `SummaryWriter is not None` 来判断是否要使用 TensorBoard。如果两个条件都满足,则将 `use_tensorboard` 设置为 `True`,否则设置为 `False`。 接下来,通过判断 `use_tensorboard` 的值,决定是否创建一个 `SummaryWriter` 对象。如果 `use_tensorboard` 为 `True`,则创建一个 `SummaryWriter` 对象,并将其保存在变量 `summary_writer` 中。这个 `SummaryWriter` 对象用于向 TensorBoard 写入摘要和事件数据。 在创建 `SummaryWriter` 对象时,将其保存在指定的路径中,路径由 `os.path.join(cfg.TRAIN_DIR, 'runs', cfg.exp_name)` 构成。这个路径是根据配置文件中的 `TRAIN_DIR`、'runs' 和 `exp_name` 来生成的。 值得注意的是,如果 `use_tensorboard` 的值为 `False`,则不会创建 `SummaryWriter` 对象,因此后续的代码中可能会有条件语句来判断是否存在 `summary_writer` 对象,并根据需要进行相应的操作。

Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all TensorBoard 2.12.3 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

这段话是TensorBoard启动后的提示信息,表示TensorBoard已经在本地(localhost)的6006端口启动,并提供了访问URL(http://localhost:6006/)。如果需要在局域网或公共网络中访问TensorBoard,可以通过代理或使用`--bind_all`参数将TensorBoard绑定到所有网络接口上。在命令行中按下CTRL+C可以终止TensorBoard服务。

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D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 18, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py", line 13, in <module> from .writer import FileWriter, SummaryWriter # noqa: F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 9, in <module> from tensorboard.compat.proto.event_pb2 import SessionLog File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\event_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import summary_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_summary__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\summary_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import resource_handle_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_resource__handle__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\resource_handle_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_shape_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__shape__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_shape_pb2.py", line 36, in <module> _descriptor.FieldDescriptor( File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

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