Python 无法打开TensorBoard以仅使用矢量数据从Google Cloud DataLab嵌入可视化

我计划将可视化嵌入到 使用准备好的矢量数据（不是TensorFlow训练的数据），从Google Cloud DataLab的笔记本中获取（而不是在web浏览器中上载TSV文件）

我已尝试了中提供的代码：

而

LOG\u DIR

是与笔记本文件位于同一文件夹中的空文件夹

由于嵌入可视化中不需要元数据，所以我没有设置

embedding.metadata\u path

然后我运行代码：

from google.datalab.ml import TensorBoard as tb
tb.start('test_log')

可以打开TensorBoard的新页面，但上面写着：

没有找到检查点

当我切换到投影仪视图时

但是正如上面的代码所示，数据是随机创建的，不应该有任何检查点文件

此外，在下一阶段，我需要使用我自己的向量数据进行嵌入可视化，该数据未经Tensorflow训练，没有任何检查点文件

在web浏览器中使用投影仪时，只需要矢量数据的TSV文件，不需要任何检查点文件

所以问题是：在谷歌云数据实验室的TensorBoard投影仪中嵌入可视化的正确方法是什么，只有一个向量数据集

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谢谢。

查看该教程，您需要运行代码来定期保存检查点。这些应该是在你的张量板上显示信息的基础

saver = tf.train.Saver()
saver.save(session, os.path.join(LOG_DIR, "model.ckpt"), step)

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查看该教程，您需要运行代码来定期保存检查点。这些应该是在你的张量板上显示信息的基础

saver = tf.train.Saver()
saver.save(session, os.path.join(LOG_DIR, "model.ckpt"), step)

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这在Jupyter行吗？（你可以通过AI平台“笔记本”）在GCP上访问Jupyter？@Lak我刚刚在AI Hub的JupyterLab中尝试过，在运行了

%tensorboard--logdir“test_log”

之后，我得到了“Launching tensorboard…”，然后就是“”。看起来TensorBoard启动了，但我不知道如何显示它。请确保logdir不是空的。此外，您还加载了张力板扩展。请看：@Lak我确信logdir是非空的。我尝试了从您的链接提供的教程代码。当我使用

%tensorboard--logdir logs

时，它保持与上面相同的状态。然后我使用笔记本显示器（端口=6006，高度=1000），它显示一个大的白色方块，但上面什么也没有。TensorBoard似乎正在运行（通过使用

notebook.list（）

进行检查），但无法加载或显示。这在Jupyter中有效吗？（你可以通过AI平台“笔记本”）在GCP上访问Jupyter？@Lak我刚刚在AI Hub的JupyterLab中尝试过，在运行了

%tensorboard--logdir“test_log”

之后，我得到了“Launching tensorboard…”，然后就是“”。看起来TensorBoard启动了，但我不知道如何显示它。请确保logdir不是空的。此外，您还加载了张力板扩展。请看：@Lak我确信logdir是非空的。我尝试了从您的链接提供的教程代码。当我使用

%tensorboard--logdir logs

时，它保持与上面相同的状态。然后我使用笔记本显示器（端口=6006，高度=1000），它显示一个大的白色方块，但上面什么也没有。TensorBoard似乎正在运行（使用

notebook.list（）

检查），但无法加载或显示。