Keras+TensorBoard可视化异常求助：Ubuntu服务器无面板显示

我之前在Ubuntu 14.04上用Keras+TensorFlow后端时，也碰到过一模一样的问题，咱们从最容易忽略的细节开始排查：

1. 先修正TensorBoard启动命令的参数错误 #

你启动命令里的--log==/home/tharun/Desktop/logs是错的！多打了一个等号，正确的参数是--logdir，要么用--logdir=/path要么用--logdir /path。这个小错误会直接导致TensorBoard找不到正确的日志目录，这大概率是核心问题！

修正后的启动命令应该是：

tensorboard --port 13987 --logdir=/home/tharun/Desktop/logs

或者不带等号的写法：

tensorboard --port 13987 --logdir /home/tharun/Desktop/logs

改完重启TensorBoard，再刷新浏览器试试。

2. 检查版本兼容性问题 #

你用的TensorBoard是0.4.0rc3，这个版本实在太老了，而Keras生成的tfevents文件可能是基于较新的TensorFlow版本，旧版TensorBoard根本解析不了新格式的日志数据。

先看看你当前TensorFlow的版本：

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

如果TensorFlow版本是1.x或者更高，赶紧把TensorBoard升级到匹配的版本：

pip install --upgrade tensorboard

要是Ubuntu 14.04的Python环境有依赖冲突，可以指定对应版本安装，比如TensorFlow 1.15.x就装TensorBoard 1.15.x：

pip install --upgrade tensorboard==1.15.0

3. 确认Keras TensorBoard回调的配置正确 #

别忽略了训练脚本里的回调设置，要是参数不对，生成的日志也不会有可用的面板数据：

• histogram_freq必须设为大于0的数，才会生成直方图数据；
• log_dir要和你启动TensorBoard时用的路径完全一致；
• 确保write_graph、write_images这些参数是开启的。

给你个正确的回调配置示例：

from keras.callbacks import TensorBoard

tb_callback = TensorBoard(
    log_dir='/home/tharun/Desktop/logs',
    histogram_freq=1,  # 每1个epoch记录一次直方图
    write_graph=True,
    write_images=True,
    update_freq='epoch'  # 按epoch更新训练指标
)

# 训练时把回调传进去
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tb_callback])

要是之前histogram_freq设成了0，那肯定不会生成直方图，TensorBoard自然没东西显示。

4. 清空旧日志重新生成数据 #

有时候旧的日志文件可能损坏或者格式混乱，先清空日志目录，重新跑训练生成新的tfevents文件，再启动TensorBoard：

rm -rf /home/tharun/Desktop/logs/*
# 重新运行你的Keras训练脚本
tensorboard --port 13987 --logdir=/home/tharun/Desktop/logs

5. 排除远程访问的问题 #

如果以上都没用，试试在服务器本地直接访问TensorBoard（比如服务器有桌面环境的话开本地浏览器，或者用curl测试）：

curl http://localhost:13987

要是本地能正常加载，那可能是SSH X转发的问题，可以试试用SSH端口转发替代X转发，比如在本地机器执行：

ssh -L 13987:localhost:13987 tharun@172.26.175.67

然后在本地浏览器访问http://localhost:13987，这样比X转发更稳定。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者geek