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如何在 virtualenv 中從 python scipt 運行 Tensorboard?

How to run Tensorboard from python scipt in virtualenv?(如何在 virtualenv 中從 python scipt 運行 Tensorboard?)
本文介紹了如何在 virtualenv 中從 python scipt 運行 Tensorboard?的處理方法,對大家解決問題具有一定的參考價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習吧!

問題描述

Tensorboard 應該像這樣從命令行開始:

Tensorboard should be started from commnad line like that:

tensorboard --logdir=path

我需要從代碼中運行它.直到現在我都用這個:

I need to run it from code. Until now I use this:

import os
os.system('tensorboard --logdir=' + path)

但是 tensorboard 沒有啟動,因為它沒有包含在系統路徑中.我在 Windows 上使用 PyCharm 和 virtualenv.我不想更改系統路徑,所以唯一的選擇是從 virtualenv 運行它.這個怎么做?

However tensorboard do not start because is not included in the system path. I use PyCharm with virtualenv on windows. I don't want to change system paths so the only option is to run it from virtualenv. How to do this?

推薦答案

使用 Tensorboard 2 API (2019):

Using Tensorboard 2 API (2019):

from tensorboard import program

tracking_address = log_path # the path of your log file.

if __name__ == "__main__":
    tb = program.TensorBoard()
    tb.configure(argv=[None, '--logdir', tracking_address])
    url = tb.launch()
    print(f"Tensorflow listening on {url}")

注意:tb.launch() 創建一個守護線程,當你的進程完成時會自動終止

Note: tb.launch() create a daemon thread that will die automatically when your process is finished

這篇關于如何在 virtualenv 中從 python scipt 運行 Tensorboard?的文章就介紹到這了,希望我們推薦的答案對大家有所幫助,也希望大家多多支持html5模板網!

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