TensorBoard+Caffe2报错：找不到Blob 0.7158585786819458求助

问题根源 #

你遇到的错误是因为给tb_writer.add_scalar()的第二个参数传了字符串类型的值，而该方法要求传入的是数值类型（int/float）。TensorBoard把你传入的字符串当成了Caffe2工作区里的blob名称去查找，自然找不到对应内容，所以抛出Can't find blob错误。

修复步骤 #

直接去掉precision和recall取值外的str()包裹即可：

修改后的代码段：

if (tb_writer != None):
    for key, value in qps.items():
        tb_writer.add_scalar("QPv2_" + mode + "_Threshold_" + str(key), value, global_step)
    # 取消注释后的修正代码
    for annotation_idx in range(1, args.num_classes-1):
        annotation_class = annotation_classes[annotation_idx]
        for threshold_idx in range(len(annotation_thresholds)):
            threshold = annotation_thresholds[threshold_idx]
            # 移除 str() 包裹，直接传入数值
            tb_writer.add_scalar(annotation_class + "_Threshold_" + str(threshold) + "_Precision", precision[threshold_idx][annotation_idx].item(), global_step)
            tb_writer.add_scalar(annotation_class + "_Threshold_" + str(threshold) + "_Recall", recall[threshold_idx][annotation_idx].item(), global_step)

额外检查项 #

• 确认precision[threshold_idx][annotation_idx]是PyTorch张量，.item()可以正确取出单个数值；如果是numpy数组，直接用precision[threshold_idx][annotation_idx]取值即可，不用.item()。
• 验证annotation_idx和threshold_idx的循环范围是否正确，避免数组越界导致取到无效值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wheeeee