Tensorboard показывает пустую страницу в Chrome - PullRequest
Новая
       6

Tensorboard показывает пустую страницу в Chrome

0 голосов
/ 15 марта 2020

Я новичок в TensorFlow и Tensorboard, и когда я запускаю приведенный ниже код, модель обучает и возвращает свои результаты в порядке, однако Tensorboard показывает пустую страницу в браузере. 

import pandas as pd
import os
import tensorflow as tf
from time import time
from tensorflow.python.keras.layers.core import Dense
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import LSTM
from tensorflow.python.keras.callbacks import TensorBoard
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=20, return_sequences=True, input_shape=(1, 7), activation='softsign'))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, activation='softsign'))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, activation='softsign'))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, activation='softsign'))
model.add(LSTM(units=20, activation='softsign'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='mse', optimizer='Nadam',metrics=['mse'])

tensorboard = TensorBoard(log_dir="logs/fit")

result = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=200, epochs=5, validation_split=0.1, verbose=1, callbacks=[tensorboard])

Я создаю экземпляр TensorBoard используя tensorboard --logdir=logs/ в терминале PyCharm и откройте Tensorboard в Chrome (http://localhost: 6006 / ). Однако страница пуста и не отображает вывод (даже оранжевый заголовок Tensorboard).

Любая помощь будет принята с благодарностью!

Спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 30 марта 2020

В интересах сообщества выкладываю ответ 

import pandas as pd
import os
import tensorflow as tf
from time import time
from tensorflow.python.keras.layers.core import Dense
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import LSTM
from tensorflow.python.keras.callbacks import TensorBoard
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=20, return_sequences=True, input_shape=(1, 7), activation='softsign'))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, activation='softsign'))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, activation='softsign'))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, activation='softsign'))
model.add(LSTM(units=20, activation='softsign'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='mse', optimizer='Nadam',metrics=['mse'])

tensorboard = TensorBoard(log_dir="logs/fit")

result = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=200, epochs=5, validation_split=0.1, verbose=1, callbacks=[tensorboard])

%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir logs
...