书评&踩坑

    • @[TOC](书评&踩坑) `提示:纯个人观点,仅供参考`
  • 前言
  • 一、源码学习,又是版本问题(省略内心独白...)
  • 二、步骤
    • 1.安装tensorflow
    • 2.思考,看代码,看书求证
  • 总结

提示:纯个人观点,仅供参考

前言

说实话,转到pytorch后,还是第一次在pytorch学习使用tensorboard。torch.utils.tensorboard,不得不说容人之量是很好的。优点学习不回避,点个赞。


一、源码学习,又是版本问题(省略内心独白…)

原书已requirements和代码已提示1.14<tensorflow<2。
研究原因:闲的,好奇,单纯因素。

二、步骤

1.安装tensorflow

因早已使用了python==3.9,所以没有办法安装tf=1.15版本。
安装了tf=2.X版本,代码出各种问题,太烦躁(这也是我个人从tf转投pytorch的主要原因)。
回想起以前把tf1.x代码转为2.x的经历,果断放弃了。

2.思考,看代码,看书求证

(1)思考:既然是可视化,是不是只用tensorboard即可?
(2)看代码,感觉可行。
(3)看书求证:正解,书上已明确说可以。真是一丝不能懒惰,想着从代码快些,结果多走了弯路。

果断直接pip install tensorboard = =1.15,成功。此处关于“tensorboard --logdir 路径”,书上网上都有,不再赘述。
(tensorboard= =1.14试了,代码提示版本低。tensorboard= =2.10试了,代码可运行,但tensorboard查看不到).
因numpy版本高于1.16,所以会提示numpy.asscalar(x)不能用了,只需要在tensorboard对应代码里改为numpy.ndarray.item(numpy.array(x))即可。


总结

中文版出来22年了,版本有点老了,注意依赖包的版本问题基本就没事了。但入门很细了,第二部分最好有点实践经验,看起来还是很友好的,推荐看看。

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