tensorflow-gpu 2.7下的tensorboard与profiler插件版本问题

可行版本:

python3.9.23
cuda12.0
tensorflow-gpu2.7.0
tensorboard2.20.0

tensorboard-plugin-profile

2.4.0

 

 

 

 

 

问题描述:

1. 安装tensorboard后运行`tensorboard --logdir=logs`在网页中打开,发现profile模块无法显示,报错如下:

The profile plugin has moved.

Please install the new version of the profile plugin from PyPI by running the following command from the machine running TensorBoard……

解决方案:按提示的要求安装tensorboard-plugin-profile这个插件

pip install tensorboard-plugin-profile

(PROFILE图标如果在导航栏不显示,可以点击右上角INACTIVE那里滑动选择)

2.安装tensorboard-plugin-profile后发现在终端运行`tensorboard --logdir=logs`报错:

报错1:TensorFlow installation not found - running with reduced feature set. W0821

或 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.tsl'

解决方案:

1. 确保你所在python解释器环境正确(包含tensorflow-gpu库)。

2. 可能是tensorflow-gpu缺失了某些文件,建议重新安装。

3. 注意tensorflow和tensorflow-gpu在import时指令相同,但卸载时指令不同,防止混淆可以都卸载掉(看个人需求)。

4. 如果出现警告如:WARNING: Failed to remove contents in a temporary directory 'D:\anaconda3\envs\tensorflow_gpu\Lib\site-packages\tensorflow\~ython'. You can safely remove it manually.进入文件夹删除即可。

pip uninstall tensorflow tensorflow-gpu -y
pip install tensorflow-gpu==2.7.0

报错2:17:10:13.666622 7312 profile_plugin_loader.py:75] Unable to load profiler plugin. Import error: cannot import name '_pywrap_profiler_plugin' from 'tensorboard_plugin_profile.convert' (unknown location) Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all TensorBoard 2.20.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

解决方案:安装正确的tensorboard、tensorboard-plugin-profile插件版本

(不同的版本组合,报错信息可能不同。但根本原因是版本不兼容,修改成兼容的版本就能解决)

pip uninstall tensorboard tensorboard-plugin-profile -ypip install tensorboard==2.4.0
pip install tensorboard-plugin-profile==2.20.0

3. 网页打开后,profiler页面成功出现,但是overview-page有ERRORS提示

ZELUAR: Failed to load libcupti (is it installed and accessible?)
Warnings
No step marker observed and hence the step time is unknown. This may happen if (1) training steps are not instrumented (e.g., if you are not using Keras) or (2) the profiling duration is shorter than the step time. For (1), you need to add step instrumentation; for (2), you may try to profile longer.

解决方案:通过搜索发现是修改CUDA的cupti文件命名错误问题,参考下面两个链接

Tensorboard Profiler:未能加载libcupti (是否已安装并可访问?)-腾讯云开发者社区-腾讯云

已解决:tnsorflow-gpu 2.6.0运行的时候日志提示有报错: Could not load dynamic library ‘cupti64_112.dll‘....._cupti dll-CSDN博客

1. 添加环境变量:把C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\CUPTI\lib64添加到系统变量中(根据自己的安装路径添加,版本号不同路径也不同,例如我的路径:D:\CUDA\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\extras\CUPTI\lib64)

2. 修改C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\CUPTI\lib64路径中cupti64_2020.3.0.dll的名称。我的cuda版本是12.0,路径中是cupti64_2022.4.0.dll,当我把这个文件复制一份修改名称为cupti64_112.dll后,发现问题解决。

3. 不同的版本可能会影响修改方式,由于我并没有找到像上面两个链接里的报错,明确告诉我缺的是什么文件,因此推荐可以把.dll文件复制几份修改成不同的名称cupti64_112.dll或cupti64_113.dll或……,可以逐步判断自己需要的是哪个。

4. 修改文件后,需要重新打开vscode,再次运行代码,在终端执行tensorboard --logdir=logs

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/diannao/96480.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/diannao/96480.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据结构青铜到王者第一话---数据结构基本常识(1)

目录 一、集合框架 1、什么是集合框架 2、集合框架的重要性 2.1开发中的使用 2.2笔试及面试题 3、背后涉及的数据结构以及算法 3.1什么是数据结构 3.2容器背后对应的数据结构 3.3相关java知识 3.4什么是算法 3.5如何学好数据结构以及算法 二、时间和空间复杂度 1、…

【Verilog】延时和时序检查

Verilog中延时和时序检查1. 延时模型1.1 分布延迟1.2 集总延迟1.3 路径延迟2. specify 语法2.1 指定路径延时基本路径延时边沿敏感路径延时状态依赖路径延时2.2 时序检查$setup, $hold, $setuphold$recovery, $removal, $recrem$width, $periodnotifier1. 延时模型 真实的逻辑元…

DigitalOcean Gradient AI平台现已支持OpenAI gpt-oss

OpenAI 的首批开源 GPT 模型(200 亿和 1200 亿参数)现已登陆 Gradient AI 平台。此次发布让开发者在构建 AI 应用时拥有更高的灵活度和更多选择,无论是快速原型还是大规模生产级智能体,都能轻松上手。新特性开源 GPT 模型&#xf…

藏在 K8s 幕后的记忆中枢(etcd)

目录1)etcd 基本架构2)etcd 的读写流程总览a)一个读流程b)一个写流程3)k8s存储数据过程源码解读4)watch 机制Informer 机制etcd watch机制etcd的watchableStore源码解读5) k8s大规模集群时会存在…

腾讯云EdgeOne安全防护:快速上手,全面抵御Web攻击

为什么需要专业的安全防护? 在当今数字化时代,网站面临的安全威胁日益增多。据统计,2023年全球Web应用程序攻击超7千亿次,持续快速增长。 其中最常见的包括: DDoS攻击:通过海量请求使服务器瘫痪Web应用攻…

SpringBoot中的条件注解

文章目录前言什么是条件注解核心原理常用条件注解详解1. ConditionalOnClass和ConditionalOnMissingClass2. ConditionalOnBean和ConditionalOnMissingBean3. ConditionalOnProperty应用场景:多数据源配置在SpringBoot自动配置中的核心作用自动配置的工作原理经典自…

LightGBM时序预测详解:从原理到 PSO 参数优化

前言 在时间序列预测领域,集成学习方法一直占据重要地位。此前我们介绍了基于传统集成思想的时序预测方法(查看前文),而梯度提升树(GBDT)作为集成学习的佼佼者,在时序预测中表现尤为突出。本文…

django生成迁移文件,执行生成到数据库

当报错时 重新拉取git,重新生成迁移文件,重新执行 1、生成迁移文件 python manage.py makemigrations 子应用2、执行建表、建字段、修改字段 python manage.py migrate 子应用3、当手动已经在数据库创建字段时, 用 --fake 标记迁移为 “已应用…

2025软件供应链安全技术路线未来趋势预测

软件供应链安全已从一个技术圈的议题演变为全球企业的治理焦点。近几年,APT渗透、恶意包植入、开发者误操作等不同类型的供应链安全事件频发,使得“安全的代码来源”和“可信的交付链路”成为企业数字化转型的生命线。2025年的软件供应链安全&#xff0c…

用户登录Token缓存Redis实践:提升SpringBoot应用性能

前言在现代Web应用中,用户认证和授权是至关重要的功能。传统的基于数据库的Token存储方式虽然简单易用,但在高并发场景下容易成为性能瓶颈。本文将介绍如何将SpringBoot项目中的用户Token从数据库存储迁移到Redis缓存,显著提升系统性能。一、…

深度解析Structured Outputs:让AI输出严格遵循JSON Schema的结构化响应

深度解析Structured Outputs:让AI输出严格遵循JSON Schema的结构化响应 引言 在现代应用开发中,JSON 是最流行的数据交换格式之一。为了提升 API 接口的健壮性和数据一致性,结构化输出(Structured Outputs)成为了大模…

关于 微服务中服务注册与发现 的详细说明,涵盖主流框架/解决方案的对比、核心功能、配置示例及总结表格

以下是关于 微服务中服务注册与发现 的详细说明,涵盖主流框架/解决方案的对比、核心功能、配置示例及总结表格:1. 服务注册与发现的核心概念 服务注册与发现是微服务架构的基础能力,主要解决以下问题: 服务注册:服务实…

08高级语言逻辑结构到汇编语言之逻辑结构转换 continue break 完结汇编按逻辑结构

目录 📚 1. continue 语句的原理与实现 🛠 1.1 continue 语句的基本概念 ⚙️ 1.2 底层原理 📖 1.3 案例分析:跳过偶数,累加奇数 🚀 2. break 语句的原理与实现 🛠 2.1 break 语句的基本概…

AI出题人给出的Java后端面经(二十二)(日更)

链接双端链表 前一篇:AI出题人给出的Java后端面经(二十一)(日更) 后一篇:null 目录 🔵 一、Java基础(集合/流式/OOP) 答案: 题目1:集合遍历性…

AI赋能体育训练突破:AI动作捕捉矫正精准、战术分析系统提效率,运动员破瓶颈新路径

传统体育训练长期受限于 “动作矫正依赖教练主观判断”“战术分析滞后于赛场变化”“运动员体能分配凭经验摸索” 的难题,而 AI 技术的深度介入,正让体育训练从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”,既能实时捕捉动作偏差,又能动态优化…

【python实用小脚本-194】Python PNR一键查票:输入号码秒出座位状态——再也不用刷12306

Python PNR一键查票:输入号码秒出座位状态——再也不用刷12306 PNR查询, 实时座位, 离线脚本, 零广告, 瑞士军刀 故事开场:一把瑞士军刀救了赶火车的你 周五傍晚,你拎着行李冲向站台,手机信号一格,12306 死活刷不出座位…

【python】python进阶——推导式

目录 一、推导式介绍 二、推导式的用法 2.1 列表推导式 2.2 字典推导式 2.3 集合推导式 2.4 生成器表达式 三、推导式的嵌套和复杂用法 3.1 嵌套推导式 3.2 多重条件推导式 四、推导式对比传统循环 4.1 性能比较 4.2 可读性比较 五、常见应用场景 5.1 数据清…

数字安全隐形基石:随机数、熵源与DRBG核心解析与技术关联

前言:数字安全的 “隐形基石” 在数字化浪潮席卷全球的今天,从金融交易的密钥生成到区块链的共识机制,从量子通信的加密协议到智能汽车的身份认证,随机数如同空气般渗透在信息系统的每一个安全节点。然而,看似简单的 …

TDengine IDMP 最佳实践

最佳实践 IDMP 提供了一强大的数据建模能力,让数据标准化、情景化,从而可以更好地利用 AI 技术,从数据中挖掘出业务价值,但数据建模本身是一个很难用 AI 完成的事情。 为最大程度减少建模的成本,TDengine 推荐在数据…

8.20网络编程——sqlite3数据库

文章目录一、思维导图二、学生管理系统1、myhead.h2、代码三、牛客网刷题一、思维导图 二、学生管理系统 1、myhead.h #ifndef __MYHEAD_H__ #define __MYHEAD_H__#include <string.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <errno.h>#d…