Pytorch: Tensorboard: ValueError: Duplicate plugins pour le projecteur de nom

Cela ressemble à un problème de mauvaise configuration avec tensorboard. @lanpa savez-vous s'il s'agit d'un bogue PyTorch ou non?

J'ai le même problème: pouvoir importer à partir de la dernière version de pytorch et tensorboardX mais les deux donnent la même erreur ci-dessus

Ce problème est causé par tb-nightly, et tb-nightly est difficile à désinstaller.
J'ai reconstruit l'environnement et j'utilise le tensorflow, le tensorboard, le tensorboardx sans le tb-nightly cette fois-ci, et le problème est parti.

@ LU4E que voulez-vous dire, désinstallez tb-nightly et installez tensorflow 、 tensorbard 、 tensorboardx? alors le problème disparaîtra?

@Biaocsu Oui. J'ai d'abord essayé de désinstaller le tb-nightly plusieurs fois mais il est toujours là. Je ne sais pas pourquoi.
Vous pouvez créer un nouvel environnement, installer tensorflow, tensorboard, tensorboardx, en particulier, ne pas installer tb-nightly.

@ LU4E cela ne me convient pas, je peux désinstaller avec succès tb-nightly. et oui j'utilise vraiment un autre environnement pour utiliser tensorboard

@Biaocsu J'ai rencontré le même problème mais résolu en désinstallant tensorboard. Peut-être que le tensorboard restant est mauvais.

@YosukeSugiura merci pour vos conseils, mais j'ai essayé et cela ne fait aucun effet

@Biaocsu , j'ai aussi rencontré le problème mais je l'ai résolu. Ma méthode est:

1. J'ai téléchargé un script de test depuis https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorboard/master/tensorboard/tools/diagnose_tensorboard.py
2. Je l'ai lancé et il m'a dit que j'avais deux tensorboards avec une version différente. En outre, il m'a dit comment y remédier.
3. J'ai suivi ses instructions et je peux faire fonctionner mon tensorboard.

Je pense que cette erreur signifie que vous avez installé deux tensorboards, donc le plugin sera dupliqué. Une autre méthode serait utile qui consiste à réinstaller l'environnement python à l'aide de conda.

J'espère vous aider.

@ElegantLin merci

Même problème, et merci pour la solution de @ elad663 .
Mais la solution donnée par le script est de désinstaller tensorboardX et tb-nightly, et d'installer tensorflow.
Existe-t-il une autre solution avec un environnement pytorch pur?

Priorité de mise à niveau car ce problème semble toucher de nombreuses personnes

@ezyang Je pense que @ElegantLin a fourni la solution. La cause première est le conflit de version du tensorboard.
@TomorrowIsAnOtherDay Vous pouvez ouvrir un nouvel environnement conda et pip installer torch , tensorboard pour un réglage pytorch pur.

OK, dans ce cas, nous pouvons fermer ce problème.

### Suggestion: Fix conflicting installations

Conflicting package installations found. Depending on the order of
installations and uninstallations, behavior may be undefined. Please
uninstall ALL versions of TensorFlow and TensorBoard, then reinstall
ONLY the desired version of TensorFlow, which will transitively pull
in the proper version of TensorBoard. (If you use TensorBoard without
TensorFlow, just reinstall the appropriate version of TensorBoard
directly.)

Namely:

    pip uninstall tb-nightly tensorboard tensorflow-estimator tensorflow-gpu tf-estimator-nightly
    pip install tensorflow  # or `tensorflow-gpu`, or `tf-nightly`, ...

Cette suggestion générée par le script de

J'ai rencontré le même problème, et la désinstallation et la réinstallation de tensorboard et tensorflow n'ont pas aidé. Dans mon cas, j'avais une copie fantôme de tensorboard 2.0.0 qui n'avait apparemment pas été complètement désinstallée. Il est apparu dans pip comme "-ensorboard". La suppression du dossier dist-info correspondant dans mon environnement python a résolu le problème.

Quelqu'un me (@). J'ai toujours utilisé conda pour gérer mon environnement Python. Donc, si je rencontrais le problème que je ne pouvais pas le désinstaller avec succès, je supprimerais l'environnement et en redémarrerais un nouveau. J'espère que ça aide.

J'ai eu ce problème dans colab. Résolu en désinstallant le tensorboard actuel et en installant tf-nightly

!pip uninstall tensorboard
!pip install -U transformers torch torchvision tensorboardX tf-nightly grpcio==1.24.3

@Biaocsu , j'ai aussi rencontré le problème mais je l'ai résolu. Ma méthode est:

1. J'ai téléchargé un script de test depuis https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorboard/master/tensorboard/tools/diagnose_tensorboard.py
2. Je l'ai lancé et il m'a dit que j'avais deux tensorboards avec une version différente. En outre, il m'a dit comment y remédier.
3. J'ai suivi ses instructions et je peux faire fonctionner mon tensorboard.

Je pense que cette erreur signifie que vous avez installé deux tensorboards, donc le plugin sera dupliqué. Une autre méthode serait utile qui consiste à réinstaller l'environnement python à l'aide de conda.

J'espère vous aider.

J'ai tensorflow 1.14 pour python2 et tensorflow 2.0 pour python3, ce script n'a aucune suggestion d'action. Cela signifie-t-il que mon environnement de tensorflow n'a aucun problème?

voici le journal de diagnostic:

Diagnostique

`` `` ``
--- vérifier: autoidentifier
INFO: diagnostic_tensorboard.py version 4725c70c7ed724e2d1b9ba5618d7c30b957ee8a4

--- vérifier: général
INFO: sys.version_info: sys.version_info (majeur = 3, mineur = 6, micro = 8, releaselevel = 'final', serial = 0)
INFO: nom_os: posix
INFO: os.uname (): posix.uname_result (sysname = 'Linux', nodename = 'mrt214', release = '4.15.0-48-generic', version = '# 51-Ubuntu SMP mercredi 3 avril 08:28 : 49 UTC 2019 ', machine =' x86_64 ')
INFO: sys.getwindowsversion (): N / A

--- vérifier: package_management
INFO: a conda-meta: False
INFO: $ VIRTUAL_ENV: '/ home / zwang / env'

--- vérifier: packages_installés
Traceback (dernier appel le plus récent):
Fichier "/usr/lib/python3.6/runpy.py", ligne 183, dans _run_module_as_main
mod_name, mod_spec, code = _get_module_details (mod_name, _Error)
Fichier "/usr/lib/python3.6/runpy.py", ligne 142, dans _get_module_details
return _get_module_details (pkg_main_name, erreur)
Fichier "/usr/lib/python3.6/runpy.py", ligne 109, dans _get_module_details
__import __ (nom_pkg)
Fichier "/usr/lib/python3/dist-packages/pip/__init__.py", ligne 29, dans
depuis pip.utils import get_installed_distributions, get_prog
Fichier "/usr/lib/python3/dist-packages/pip/utils/__init__.py", ligne 30, dans
à partir de pip._vendor.retrying import retrying
ModuleNotFoundError: Aucun module nommé 'pip._vendor.retrying'
Traceback (dernier appel le plus récent):
Fichier "tensorboarddebug.py", ligne 420, dans main
suggestions.extend (vérifier ())
Fichier "tensorboarddebug.py", ligne 165, dans les packages_installés
freeze = pip (["freeze", "--all"]). decode ("utf-8"). splitlines ()
Fichier "tensorboarddebug.py", ligne 104, dans pip
return subprocess.check_output (commande)
Fichier "/usr/lib/python3.6/subprocess.py", ligne 356, dans check_output
** kwargs) .stdout
Fichier "/usr/lib/python3.6/subprocess.py", ligne 438, en cours d'exécution
sortie = stdout, stderr = stderr)
subprocess.CalledProcessError: Commande '[' / home / zwang / env / bin / python3 ',' -m ',' pip ',' --disable-pip-version-check ',' freeze ',' --all ' ] 'a renvoyé un statut de sortie différent de zéro 1.

--- vérifier: tensorboard_python_version
INFO: tensorboard.version.VERSION: '1.14.0'

--- vérifier: tensorflow_python_version
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:516: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint8 = np.dtype ([("qint8", np.int8, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:517: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_quint8 = np.dtype ([("quint8", np.uint8, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:518: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint16 = np.dtype ([("qint16", np.int16, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:519: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_quint16 = np.dtype ([("quint16", np.uint16, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:520: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint32 = np.dtype ([("qint32", np.int32, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:525: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
np_resource = np.dtype ([("ressource", np.ubyte, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:541: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint8 = np.dtype ([("qint8", np.int8, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:542: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_quint8 = np.dtype ([("quint8", np.uint8, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:543: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint16 = np.dtype ([("qint16", np.int16, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:544: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_quint16 = np.dtype ([("quint16", np.uint16, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:545: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint32 = np.dtype ([("qint32", np.int32, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:550: FutureWarning: Passer (type, 1) ou '1type' comme synonyme de type est obsolète; dans une future version de numpy, il sera compris comme (type, (1,)) / '(1,) type'.
np_resource = np.dtype ([("ressource", np.ubyte, 1)])
INFO: tensorflow .__ version__: '1.14.0'
INFO: tensorflow .__ git_version__: 'v1.14.0-rc1-22-gaf24dc91b5'

--- vérifier: tensorboard_binary_path
INFO: quel tensorboard: b '/ home / zwang / .local / bin / tensorboardn'

--- vérifier: readable_fqdn
INFO: socket.getfqdn (): 'mrt214.mrt.uni-karlsruhe.de'

--- vérifier: stat_tensorboardinfo
INFO: répertoire: /tmp/.tensorboard-info
INFO: le répertoire .tensorboard-info n'existe pas

--- vérifier: source_trees_without_genfiles
INFO: tensorboard_roots (2): ['/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages', '/usr/local/lib/python3.6/dist-packages']; bad_roots (0): []

--- vérifier: full_pip_freeze
Traceback (dernier appel le plus récent):
Fichier "/usr/lib/python3.6/runpy.py", ligne 183, dans _run_module_as_main
mod_name, mod_spec, code = _get_module_details (mod_name, _Error)
Fichier "/usr/lib/python3.6/runpy.py", ligne 142, dans _get_module_details
return _get_module_details (pkg_main_name, erreur)
Fichier "/usr/lib/python3.6/runpy.py", ligne 109, dans _get_module_details
__import __ (nom_pkg)
Fichier "/usr/lib/python3/dist-packages/pip/__init__.py", ligne 29, dans
depuis pip.utils import get_installed_distributions, get_prog
Fichier "/usr/lib/python3/dist-packages/pip/utils/__init__.py", ligne 30, dans
à partir de pip._vendor.retrying import retrying
ModuleNotFoundError: Aucun module nommé 'pip._vendor.retrying'
Traceback (dernier appel le plus récent):
Fichier "tensorboarddebug.py", ligne 420, dans main
suggestions.extend (vérifier ())
Fichier "tensorboarddebug.py", ligne 77, dans wrapper
résultat = fn ()
Fichier "tensorboarddebug.py", ligne 388, dans full_pip_freeze
logging.info ("pip freeze - all: n% s ", pip (["freeze", "--all"]). decode ("utf-8"))
Fichier "tensorboarddebug.py", ligne 104, dans pip
return subprocess.check_output (commande)
Fichier "/usr/lib/python3.6/subprocess.py", ligne 356, dans check_output
** kwargs) .stdout
Fichier "/usr/lib/python3.6/subprocess.py", ligne 438, en cours d'exécution
sortie = stdout, stderr = stderr)
subprocess.CalledProcessError: Commande '[' / home / zwang / env / bin / python3 ',' -m ',' pip ',' --disable-pip-version-check ',' freeze ',' --all ' ] 'a renvoyé un statut de sortie différent de zéro 1.
`` `` ``

Prochaines étapes

Aucune action identifiée. Veuillez copier TOUTES les sorties ci-dessus,
y compris les lignes contenant uniquement des backticks, dans votre problème GitHub
ou commenter. Assurez-vous de biffer toute information sensible.

Exécutez le code suivant s'il affiche deux tensorboard installés sur votre système, supprimez-en un.

import pkg_resources

for entry_point in pkg_resources.iter_entry_points('tensorboard_plugins'):
    print(entry_point.dist)

comment supprimer sélectivement une version de tensorboard

Prochaines étapes

Aucune action identifiée. Veuillez copier TOUTES les sorties ci-dessus,
y compris les lignes contenant uniquement des backticks, dans votre problème GitHub
ou commenter. Assurez-vous de biffer toute information sensible.

@Biaocsu , j'ai aussi rencontré le problème mais je l'ai résolu. Ma méthode est:

1. J'ai téléchargé un script de test depuis https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorboard/master/tensorboard/tools/diagnose_tensorboard.py
2. Je l'ai lancé et il m'a dit que j'avais deux tensorboards avec une version différente. En outre, il m'a dit comment y remédier.
3. J'ai suivi ses instructions et je peux faire fonctionner mon tensorboard.

Je pense que cette erreur signifie que vous avez installé deux tensorboards, donc le plugin sera dupliqué. Une autre méthode serait utile qui consiste à réinstaller l'environnement python à l'aide de conda.

J'espère vous aider.

J'ai résolu mon problème. Merci beaucoup!

Je résout le problème en suivant les étapes:

• pip désinstaller tb-nightly tensorboardX tensorboard
• pip installer tensorboard

J'ai eu ce problème dans colab. Résolu en désinstallant le tensorboard actuel et en installant tf-nightly

!pip uninstall tensorboard
!pip install -U transformers torch torchvision tensorboardX tf-nightly grpcio==1.24.3

Je vais jeter mon 0,02 $ et vous rappeler aussi
!conda remove tensorboard

Si vous exécutez dans un environnement Windows!

Bonjour, j'ai eu le même problème aujourd'hui, et je l'ai résolu avec les étapes simples suivantes:
J'ai navigué vers le répertoire d'où venait l'erreur - site-packages - tensorboard.
Depuis, tf.contrib de l'API de détection d'objets tensorflow ne fonctionne pas dans tensorflow 2.0, j'ai installé tensorflow 1.14 sur mon ordinateur pour exécuter le modèle de détection.
Ainsi, quand j'ai navigué vers le répertoire 'tensorboard' à l'intérieur de site-packages - j'ai trouvé "tensorboar-2.0.2.dist-info et tensorflow_estimator-2.0.2.dist-info '. J'ai supprimé ces fichiers du répertoire, et le problème a été résolu.

Exécutez le code suivant s'il affiche deux tensorboard installés sur votre système, supprimez-en un.

import pkg_resources

for entry_point in pkg_resources.iter_entry_points('tensorboard_plugins'):
    print(entry_point.dist)

Après avoir exécuté ce code, j'ai obtenu la sortie ci-dessous:

-capteur 2.0.2
tensorboard 2.0.0

Cela signifie-t-il que j'ai deux tensorboard installés?

Exécutez le code suivant s'il affiche deux tensorboard installés sur votre système, supprimez-en un.

import pkg_resources

for entry_point in pkg_resources.iter_entry_points('tensorboard_plugins'):
    print(entry_point.dist)

Après avoir exécuté ce code, j'ai obtenu la sortie ci-dessous:

-capteur 2.0.2
tensorboard 2.0.0

Cela signifie-t-il que j'ai deux tensorboard installés?

Résolu!
J'ai supprimé le dossier tensorboard-2.0.0.dist-info de Lib/site-packages puis tensorboard fonctionne.
Mais je ne sais pas si cela causerait un autre problème ou non.

Je pensais aussi la même chose, si une erreur survient, cependant, aucune n'a été confrontée jusqu'à présent ...
Le moyen le plus sûr est de ne pas supprimer, cependant, de conserver les fichiers ailleurs ... car python recherche le fichier dans ce dossier spécifique uniquement et devient confus :)

dans mon cas, j'ai désinstallé tensorboard-plugin-wit, et cela fonctionne.

dans mon cas, j'ai désinstallé tensorboard-plugin-wit, et cela fonctionne.

Cela a fonctionné pour moi aussi. Je vous remercie!
Et je ne pouvais pas supprimer le package de la commande conda, donc j'ai juste trouvé manuellement le chemin du dossier tensorboard-plugin-wit et le supprimer dans le répertoire de fichiers.

Pour résumer pour les retardataires, j'ai personnellement rencontré toutes ces erreurs moi-même en améliorant et en rétrogradant tensorflow et tensorboard.

Symptôme 1 Tensorboard: ValueError: Duplicate plugins for name projector

Téléchargez le script de diagnostic:

wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorboard/master/tensorboard/tools/diagnose_tensorboard.py

Exécutez-le et suivez ses instructions:

python diagnose_tensorboard.py

Symptôme 2 Tensorboard: ValueError: Duplicate plugins for name projector et le script de diagnostic ne montre aucune action

Exécutez pip freeze pour voir si vous obtenez cet avertissement WARNING: Could not generate requirement for distribution -ensorboard 2.1.0

Si oui, il existe une copie fantôme de tensorboard. Espérons que le correctif ci-dessous n'a aucun effet secondaire, je n'en suis pas sûr.

cd <site-packages>
rm -rf "~ensorboard"
rm -rf "~ensorboard-2.1.0.dist-info"

Symptôme 3: Tensorboard: ValueError: Duplicate plugins for name whatif

pip uninstall tensorboard-plugin-wit

dans mon cas, j'ai désinstallé tensorboard-plugin-wit, et cela fonctionne.

A travaillé pour moi aussi, a eu ce problème sous Colab

La solution suivante fonctionne TOUJOURS pour moi, quelles que soient les mises à jour apportées à tensorboard (par exemple: le nouveau package tensorboard-plugin-wit publié en février 2020, pose des problèmes à de nombreuses personnes ici, et il peut y avoir d'autres mises à jour à l'avenir).

Ajoutez l'extrait de code suivant dans chaque didacticiel colab avant de charger tensorboard.

# Remove all TensorBoard packages.
! pip list --format=freeze | grep tensorboard | xargs pip uninstall -y
# Install TensorFlow again (This command will only install the default TensorBoard package associated with this TensorFlow package). 
! pip install -q tensorflow

@Biaocsu , j'ai aussi rencontré le problème mais je l'ai résolu. Ma méthode est:

1. I downloaded a test script from https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorboard/master/tensorboard/tools/diagnose_tensorboard.py

2. I run it and it told me that I have two tensorboards with a different version. Also, it told me how to fix it.

3. I followed its instructions and I can make my tensorboard work.

Je pense que cette erreur signifie que vous avez installé deux tensorboards, donc le plugin sera dupliqué. Une autre méthode serait utile qui consiste à réinstaller l'environnement python à l'aide de conda.

J'espère vous aider.

VOCE É UM MONSTRO, UM DEUS O MAIS FODA DE TODOS DENTRO DOS OS PROGRAMADORES

Prochaines étapes

Aucune action identifiée. Veuillez copier TOUTES les sorties ci-dessus,
y compris les lignes contenant uniquement des backticks, dans votre problème GitHub
ou commenter. Assurez-vous de biffer toute information sensible.

même problème