Pytorch: Tensorboard: ValueError: नाम प्रोजेक्टर के लिए डुप्लिकेट प्लगइन्स

यह टेंसरबोर्ड के साथ एक गलतफहमी मुद्दे की तरह लगता है। @lanpa क्या आपको पता है कि यह PyTorch बग है या नहीं?

मेरे पास एक ही मुद्दा है: पाइटोरेक और टेंसोरबोर्ड के नवीनतम संस्करण से आयात करने में सक्षम होने पर भी दोनों एक ही त्रुटि देते हैं

यह समस्या tb-nightly के कारण होती है, और tb-nightly को अनइंस्टॉल करना मुश्किल है।
मैं पर्यावरण का पुनर्निर्माण करता हूं और इस समय tb-nightly के बिना टेंसरफ्लो, टेंसोरबोर्ड, टेंसोरबोर्ड का उपयोग करता हूं, और मुद्दा चला गया है।

@ LU4E से आपका क्या तात्पर्य है, tb-nightly की स्थापना रद्द करें और टेंसरफ़्लो स्थापित करें or टेंसोरबार्ड or टेंसरबोर्डबोर्ड? फिर मुद्दा चला जाएगा?

@Biaocsu हां। मैं पहली बार कई बार tb- रात को अनइंस्टॉल करने की कोशिश करता हूं लेकिन यह अभी भी वहीं है। मुझे पता नहीं क्यों।
आप एक नया वातावरण बना सकते हैं, टेंसरफ़्लो, टेंसरबोर्ड, टेंसोरबोर्ड को स्थापित कर सकते हैं, जासूसी रूप से, टीबी-नाइटली को स्थापित नहीं कर सकते।

@ LU4E यह मेरे लिए उपयुक्त नहीं है, मैं सफलतापूर्वक tb-nightly की स्थापना रद्द कर सकता हूं। और हाँ, मैं वास्तव में टेंसरबोर्ड का उपयोग करने के लिए एक और वातावरण का उपयोग कर रहा हूं

@Biaocsu मैं एक ही मुद्दे का सामना करना पड़ा है, लेकिन टैंसरबोर्ड की स्थापना रद्द करके हल किया है। शायद शेष टेंसरबोर्ड खराब है।

आपकी सलाह के लिए @YosukeSugiura धन्यवाद, लेकिन मैंने कोशिश की और इसका कोई असर नहीं हुआ

@Biaocsu , मैं भी समस्या से मिला, लेकिन मैंने इसे ठीक कर दिया। मेरी विधि है:

1. मैंने https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorboard/master/tensorboard/tools/diagnose_tensorboard.py से एक परीक्षण स्क्रिप्ट डाउनलोड की
2. मैं इसे चलाता हूं और इसने मुझे बताया कि मेरे पास एक अलग संस्करण के साथ दो टेंसरबोर्ड हैं। साथ ही, यह बताया कि इसे कैसे ठीक किया जाए।
3. मैंने इसके निर्देशों का पालन किया और मैं अपना टेंसरबोर्ड काम कर सकता हूं।

मुझे लगता है कि इस त्रुटि का मतलब है कि आपके पास दो टेंसरबोर्ड स्थापित हैं ताकि प्लगइन डुप्लिकेट हो जाएगा। एक और तरीका मददगार होगा जो कि कॉन्डा के इस्तेमाल से अजगर के वातावरण को फिर से स्थापित करना है।

आशा है कि आपकी मदद करेंगे।

@ElegantLin धन्यवाद

एक ही मुद्दा है, और @ elad663 समाधान के लिए धन्यवाद।
लेकिन स्क्रिप्ट द्वारा दिया गया समाधान टेंसोरबोर्डएक्सएक्स और टीबी-नाइटली की स्थापना रद्द करना है, और टेंसोफ़्लो स्थापित करना है।
क्या शुद्ध पाइरॉच पर्यावरण के साथ अन्य समाधान है?

इस मुद्दे के रूप में प्राथमिकता को अपग्रेड करना कई लोगों को प्रभावित करता है

@ezyang मुझे लगता है कि @ElegantLin ने समाधान प्रदान किया है। मूल कारण टेंसोरबोर्ड संस्करण संघर्ष है।
@TomorrowIsAnOtherDay आप एक नया कोंडा वातावरण खोल सकते हैं और torch , tensorboard एक शुद्ध पाइरॉच सेटिंग के लिए लगा सकते हैं।

ठीक है, उस स्थिति में हम इस समस्या को बंद कर सकते हैं।

### 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`, ...

@ElegantLin की स्क्रिप्ट से उत्पन्न इस सुझाव से मेरी समस्या ठीक हो गई। धन्यवाद ~

मैंने एक ही समस्या का अनुभव किया, और टेंसरबोर्ड और टेंसरफ़्लो को अनइंस्टॉल करने और पुन: स्थापित करने से मदद नहीं मिली। मेरे मामले में, मेरे पास टेंसरबोर्ड 2.0.0 की एक भूत की प्रतिलिपि थी जो स्पष्ट रूप से पूरी तरह से रद्द नहीं की गई थी। यह पाइप में "-बोर्डबोर्ड" के रूप में दिखाई दिया। मेरे अजगर वातावरण में संबंधित डिस्ट-इन्फो फ़ोल्डर को हटाने से समस्या ठीक हो गई।

कोई (@) मुझे। मैंने हमेशा अपने पायथन परिवेश का प्रबंधन करने के लिए कोंडा का उपयोग किया। इसलिए अगर मुझे यह समस्या हुई कि मैं इसे सफलतापूर्वक अनइंस्टॉल नहीं कर पा रहा हूं, तो मैं पर्यावरण को नष्ट कर दूंगा और एक नई शुरुआत करूंगा। आशा है कि ये आपकी मदद करेगा।

कोलाब में मेरा यह मुद्दा था। वर्तमान tensorboard स्थापना रद्द करके और tf-nightly स्थापित करके हल किया गया

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

@Biaocsu , मैं भी समस्या से मिला, लेकिन मैंने इसे ठीक कर दिया। मेरी विधि है:

1. मैंने https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorboard/master/tensorboard/tools/diagnose_tensorboard.py से एक परीक्षण स्क्रिप्ट डाउनलोड की
2. मैं इसे चलाता हूं और इसने मुझे बताया कि मेरे पास एक अलग संस्करण के साथ दो टेंसरबोर्ड हैं। साथ ही, यह बताया कि इसे कैसे ठीक किया जाए।
3. मैंने इसके निर्देशों का पालन किया और मैं अपना टेंसरबोर्ड काम कर सकता हूं।

मुझे लगता है कि इस त्रुटि का मतलब है कि आपके पास दो टेंसरबोर्ड स्थापित हैं ताकि प्लगइन डुप्लिकेट हो जाएगा। एक और तरीका मददगार होगा जो कि कॉन्डा के इस्तेमाल से अजगर के वातावरण को फिर से स्थापित करना है।

आशा है कि आपकी मदद करेंगे।

मेरे पास python2 के लिए टेंसरफ़्लो 1.14 और python3 के लिए टेंसोफ़्लो 2.0 हैं, इस स्प्रेड में कोई कार्रवाई सुझाव नहीं है। क्या इसका मतलब है कि मेरे टेंसोफ़्लो के पर्यावरण को कोई समस्या नहीं है?

यहाँ निदान लॉग है:

निदान

`` `` ``
--- जाँच करें: स्वतः पहचान
जानकारी: diagnose_tensorboard.py संस्करण 4725c70c7ed724e2d1b9ba5618d7c30b957ee8a4

--- जाँच: सामान्य
जानकारी: sys.version_info: sys.version_info (प्रमुख = 3, लघु = 6, माइक्रो = 8, रिलीज़लेवल = 'अंतिम', धारावाहिक = 0)
जानकारी: os.name: पॉज़िक्स
जानकारी: os.uname (): posix.uname_result (sysname = 'Linux', nodename = 'mrt214', रिलीज़ = '4.15.0-48-जेनेरिक', संस्करण = '' 51-Ubuntu SMP Wed Apr 3 08:28) : 49 UTC 2019 ', मशीन =' x86_64 ')
जानकारी: sys.getwindowsversion (): एन / ए

--- जाँच करें: package_management
जानकारी: कोंडा-मेटा है: गलत
जानकारी: $ VIRTUAL_ENV: '/ घर / zwang / env'

--- जाँच: install_packages
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "/usr/lib/python3.6/runpy.py", पंक्ति 183, _run_module_as_main में
mod_name, mod_spec, code = _get_module_details (mod_name, _Error)
फ़ाइल "/usr/lib/python3.6/runpy.py", 142, _get_module_details में
वापसी _get_module_details (pkg_main_name, त्रुटि)
फ़ाइल "/usr/lib/python3.6/runpy.py", लाइन 109, में _get_module_details
__import __ (pkg_name)
फ़ाइल "/usr/lib/python3/dist-packages/pip/__init__.py", पंक्ति 29, में
pip.utils से get_installed_distributions, get_prog आयात करें
फ़ाइल "/usr/lib/python3/dist-packages/pip/utils/__init__.py", पंक्ति 30, में
pip._vendor.retrying आयात पुनर्प्रयास से
ModuleNotFoundError: 'pip._vendor.retrying' नाम का कोई मॉड्यूल नहीं
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
मुख्य रूप से फ़ाइल "टेंसोरबोर्डडबगहोम", पंक्ति 420
suggestions.extend (जांच ())
फ़ाइल "tanorboarddebug.py", लाइन 165, install_packages में
फ्रीज = पाइप (["फ्रीज", "--all"])। डीकोड ("utf-8")। सुर्खियाँ ()।
फ़ाइल "टेंसोरबोर्डडबगहोम", लाइन 104, पाइप में
सबप्रोसेस। चेक_आउट (कमांड) लौटाएं
फ़ाइल "/usr/lib/python3.6/subprocess.py", पंक्ति 356, check_output में
** kwargs) .stdout
फ़ाइल "/usr/lib/python3.6/subprocess.py", पंक्ति 438, रन में
आउटपुट = stdout, stderr = stderr)
subprocess.CalledProcessError: Command '[' / home / zwang / env / bin / python3 ',' -m ',' pip ',' --disable-pip-version-check ',' freeze ',' --all ' ] 'गैर-शून्य निकास स्थिति 1 लौटा दी।

--- जाँच करें: टेंसोरबोर्ड_पीथॉन_वर्सन
जानकारी: टेंसरबोर्ड। विसर्जन। संस्करण: '1.14.0'

--- जाँच करें: टेंसरफ़्लो_पीथॉन_विज़न
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py416: FutureWarning: Passing (टाइप, 1) या '1type' प्रकार का एक पर्याय के रूप में पदावनत किया जाता है; संख्या के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint8 = np.dtype (("qint8", np.int8, 1)]
/ home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py/17: FutureWarning: Passing (टाइप, 1) या '1type' प्रकार का पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया जाता है; संख्या के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_quint8 = np.dtype ([("quint8", np.uint8, 1)))
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py/18: FutureWarning: Passing (टाइप, 1) या '1type' प्रकार का पर्यायवाची पदावनत है; सुन्न के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint16 = np.dtype ([("qint16", np.int16, 1)]
/ home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py419: FutureWarning: Passing (टाइप, 1) या '1type' प्रकार का पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया जाता है; सुन्न के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_quint16 = np.dtype ([("quint16", np.uint16, 1)))
/ home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py420: FutureWarning: Passing (टाइप, 1) या '1type' प्रकार का पर्यायवाची पदावनत है; संख्या के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint32 = np.dtype ([("qint32", np.int32, 1)]]
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py :25: FutureWarning: Passing (टाइप, 1) या '1type' प्रकार का एक पर्याय के रूप में पदावनत किया जाता है; संख्या के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
np_resource = np.dtype ([("संसाधन", np.ubyte, 1)])
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py :41: FutureWarning: Passing (प्रकार, 1) या '1type' प्रकार का पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया जाता है; संख्या के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint8 = np.dtype ([("qint8", np.int8, 1)]]
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py/42: FutureWarning: Passing (टाइप, 1) या '1type' टाइप का पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया जाता है; सुन्न के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_quint8 = np.dtype ([("quint8", np.uint8, 1)))
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py/43: FutureWarning: Passing (प्रकार, 1) या '1type' प्रकार का पर्यायवाची पदावनत है; संख्या के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint16 = np.dtype ([("qint16", np.int16, 1)]
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py :44: FutureWarning: Passing (प्रकार, 1) या '1type' प्रकार का पर्यायवाची पदावनत है; सुन्न के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_quint16 = np.dtype ([("quint16", np.uint16, 1)))
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py/45: FutureWarning: Passing (प्रकार, 1) या '1type' प्रकार का पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया जाता है; सुन्न के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint32 = np.dtype (("qint32", np.int32, 1)]
/home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py/50: FutureWarning: Passing (प्रकार, 1) या '1type' प्रकार का पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया जाता है; सुन्न के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
np_resource = np.dtype ([("संसाधन", np.ubyte, 1)])
जानकारी: टेंसरफ़्लो .__ संस्करण__: '1.14.0'
जानकारी: टेंसरफ़्लो। Git_version__: 'v1.14.0-rc1-22-gaf24dc91b5'

--- चेक: टेंसबोर्ड_बिना_पथ
जानकारी: कौन सा टेंसरबोर्ड: बी '/ घर / ज़वांग / .लोकल / बिन / टेनसबोर्डबोर्ड'

--- जांच: पठनीय_फेकडैन
जानकारी: socket.getfqdn (): 'mrt214.mrt.uni-karlsruhe.de'

--- जाँच करें: stat_tensorboardinfo
जानकारी: निर्देशिका: /tmp/.tensorboard-info
जानकारी: .tensorboard- जानकारी निर्देशिका मौजूद नहीं है

--- जाँच करें: source_trees_without_genfiles
जानकारी: टेनसॉरबोर्ड_रोट्स (2): ['/ home/zwang/.local/lib/python3.6/site-packages', '/usr/local/lib/python3.6/dist-packages']; bad_roots (0): []

--- जाँच करें: full_pip_freeze
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "/usr/lib/python3.6/runpy.py", पंक्ति 183, _run_module_as_main में
mod_name, mod_spec, code = _get_module_details (mod_name, _Error)
फ़ाइल "/usr/lib/python3.6/runpy.py", 142, _get_module_details में
वापसी _get_module_details (pkg_main_name, त्रुटि)
फ़ाइल "/usr/lib/python3.6/runpy.py", लाइन 109, में _get_module_details
__import __ (pkg_name)
फ़ाइल "/usr/lib/python3/dist-packages/pip/__init__.py", पंक्ति 29, में
pip.utils से get_installed_distributions, get_prog आयात करें
फ़ाइल "/usr/lib/python3/dist-packages/pip/utils/__init__.py", पंक्ति 30, में
pip._vendor.retrying आयात पुनर्प्रयास से
ModuleNotFoundError: 'pip._vendor.retrying' नाम का कोई मॉड्यूल नहीं
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
मुख्य रूप से फ़ाइल "टेंसोरबोर्डडबगहोम", पंक्ति 420
suggestions.extend (जांच ())
रैपर में फाइल "टैंसबोर्डबोर्डब्यूहोम", लाइन 77
परिणाम = fn ()
फ़ाइल "tensorboarddebug.py", पंक्ति 388, full_pip_freeze में
logging.info ( "पिप फ्रीज - सभी: n% s ", पिप ([ "फ्रीज", "--all"]) डिकोड ( "utf-8")।)
फ़ाइल "टेंसोरबोर्डडबगहोम", लाइन 104, पाइप में
सबप्रोसेस। चेक_आउट (कमांड) लौटाएं
फ़ाइल "/usr/lib/python3.6/subprocess.py", पंक्ति 356, check_output में
** kwargs) .stdout
फ़ाइल "/usr/lib/python3.6/subprocess.py", पंक्ति 438, रन में
आउटपुट = stdout, stderr = stderr)
subprocess.CalledProcessError: Command '[' / home / zwang / env / bin / python3 ',' -m ',' pip ',' --disable-pip-version-check ',' freeze ',' --all ' ] 'गैर-शून्य निकास स्थिति 1 लौटा दी।
`` `` ``

अगला कदम

कोई एक्शन आइटम नहीं पहचाना गया। कृपया उपरोक्त सभी आउटपुट की प्रतिलिपि बनाएँ,
अपने GitHub मुद्दे में केवल बैकटिक्स वाली लाइनें शामिल करें
या टिप्पणी करें। किसी भी संवेदनशील जानकारी को कम करना सुनिश्चित करें।

निम्नलिखित कोड को चलाएं यदि यह दो tensorboard दिखाता है जो आपके सिस्टम पर इंस्टॉल किया गया है।

import pkg_resources

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

आप चुनिंदा तरीके से टेंसरबोर्ड के एक संस्करण को कैसे हटा सकते हैं

अगला कदम

कोई एक्शन आइटम नहीं पहचाना गया। कृपया उपरोक्त सभी आउटपुट की प्रतिलिपि बनाएँ,
अपने GitHub मुद्दे में केवल बैकटिक्स वाली लाइनें शामिल करें
या टिप्पणी करें। किसी भी संवेदनशील जानकारी को कम करना सुनिश्चित करें।

@Biaocsu , मैं भी समस्या से मिला, लेकिन मैंने इसे ठीक कर दिया। मेरी विधि है:

1. मैंने https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorboard/master/tensorboard/tools/diagnose_tensorboard.py से एक परीक्षण स्क्रिप्ट डाउनलोड की
2. मैं इसे चलाता हूं और इसने मुझे बताया कि मेरे पास एक अलग संस्करण के साथ दो टेंसरबोर्ड हैं। साथ ही, यह बताया कि इसे कैसे ठीक किया जाए।
3. मैंने इसके निर्देशों का पालन किया और मैं अपना टेंसरबोर्ड काम कर सकता हूं।

मुझे लगता है कि इस त्रुटि का मतलब है कि आपके पास दो टेंसरबोर्ड स्थापित हैं ताकि प्लगइन डुप्लिकेट हो जाएगा। एक और तरीका मददगार होगा जो कि कॉन्डा के इस्तेमाल से अजगर के वातावरण को फिर से स्थापित करना है।

आशा है कि आपकी मदद करेंगे।

मैंने अपनी समस्या हल कर ली। आपका बहुत बहुत धन्यवाद!

मैं निम्न चरणों का पालन करके समस्या को हल करता हूं:

• पाइप की स्थापना tb-nightly टेंसोरबोर्डX टेंसरबोर्ड
• पाइप स्थापित टेंसरबोर्ड

कोलाब में मेरा यह मुद्दा था। वर्तमान tensorboard स्थापना रद्द करके और tf-nightly स्थापित करके हल किया गया

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

मैं अपने $ 0.02 में फेंक दूंगा और आपको भी याद दिलाऊंगा
!conda remove tensorboard

यदि आप एक विंडोज़ वातावरण में चल रहे हैं!

नमस्कार, मुझे आज भी यही समस्या थी, और मैंने निम्नलिखित सरल चरणों के साथ निर्णय लिया:
मैंने उस निर्देशिका में नेविगेट किया जहां से त्रुटि - साइट-पैकेज - टेनसबोर्ड से आ रही थी।
चूंकि, टेंसरफ़्लो ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एपीआई का tf.contrib टेंसरफ़्लो 2.0 में काम नहीं करता है, इसलिए मैंने ट्रेसफ़्लो 1.14 का पता लगाने के मॉडल को चलाने के लिए अपने कंप्यूटर में इंस्टॉल किया था।
इसलिए, जब मैंने साइट-पैकेज के अंदर निर्देशिका 'टेंसोरबोर्ड' पर नेविगेट किया - मुझे "टेनसोरोबर-2.0.2.dist-info, और tanorflow_estimator-2.0.2.dist-info 'मिला। मैंने इन फ़ाइलों को निर्देशिका से हटा दिया, और समस्या का निदान हो गया था।

निम्नलिखित कोड को चलाएं यदि यह दो tensorboard दिखाता है जो आपके सिस्टम पर इंस्टॉल किया गया है।

import pkg_resources

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

इस कोड को चलाने के बाद, मुझे नीचे आउटपुट मिला:

-बोर्डबोर्ड 2.0.2
टेंसरबोर्ड 2.0.0

क्या इसका मतलब है कि मेरे पास दो टेंसरबोर्ड स्थापित हैं?

निम्नलिखित कोड को चलाएं यदि यह दो tensorboard दिखाता है जो आपके सिस्टम पर इंस्टॉल किया गया है।

import pkg_resources

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

इस कोड को चलाने के बाद, मुझे नीचे आउटपुट मिला:

-बोर्डबोर्ड 2.0.2
टेंसरबोर्ड 2.0.0

क्या इसका मतलब है कि मेरे पास दो टेंसरबोर्ड स्थापित हैं?

हल किया!
मैं नष्ट कर दिया tensorboard-2.0.0.dist-info से फ़ोल्डर Lib/site-packages तो tensorboard काम करता है।
लेकिन मुझे नहीं पता कि यह एक और समस्या पैदा करेगा या नहीं।

मैं भी यही सोच रहा था, अगर कुछ त्रुटि सामने आती है, हालांकि, अब तक किसी का सामना नहीं हुआ ...
हालांकि, सबसे सुरक्षित तरीका यह है कि आप फ़ाइलों को कहीं और न रखें ... जैसा कि अजगर केवल उस विशिष्ट फ़ोल्डर में फ़ाइल खोजता है, और भ्रमित हो जाता है :)

मेरे मामले में, मैंने टेन्सरबोर्ड-प्लगइन-बुद्धि की स्थापना रद्द की, और यह काम करता है।

मेरे मामले में, मैंने टेन्सरबोर्ड-प्लगइन-बुद्धि की स्थापना रद्द की, और यह काम करता है।

इसने मेरे साथ भी काम किया। धन्यवाद!
और मैं कोंडा कमांड से पैकेज को नहीं हटा सकता, इसलिए मैंने बस मैन्युअल रूप से टेंसरबोर्ड-प्लगइन-विट फ़ोल्डर का रास्ता ढूंढ लिया और उस फ़ाइल निर्देशिका में हटा दिया।

देर से आने वालों के लिए संक्षेप में, व्यक्तिगत रूप से मैंने इन सभी त्रुटियों को टेंसरफ़्लो और टेंसरबोर्ड को अपग्रेड और डाउनग्रेड करके स्वयं पूरा किया है।

लक्षण 1 Tensorboard: ValueError: Duplicate plugins for name projector

निदान स्क्रिप्ट डाउनलोड करें:

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

इसे निष्पादित करें और इसके निर्देश का पालन करें:

python diagnose_tensorboard.py

लक्षण 2 Tensorboard: ValueError: Duplicate plugins for name projector और स्क्रिप्ट का निदान करना कोई क्रिया नहीं दिखाता है

pip freeze देखें कि क्या आपको यह चेतावनी WARNING: Could not generate requirement for distribution -ensorboard 2.1.0 मिलती है

यदि हाँ, तो टैंसरबोर्ड की एक भूत की नकल है। उम्मीद है, नीचे तय कोई साइड इफेक्ट नहीं है, मैं इसके बारे में निश्चित नहीं हूं।

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

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

pip uninstall tensorboard-plugin-wit

मेरे मामले में, मैंने टेन्सरबोर्ड-प्लगइन-बुद्धि की स्थापना रद्द की, और यह काम करता है।

मेरे लिए भी काम किया, कोलाब के तहत यह मुद्दा था

निम्न समाधान ALWAYS मेरे लिए काम करता है, भले ही टेनसबोर्ड में किए गए अद्यतनों के बावजूद (जैसे: नया पैकेज tensorboard-plugin-wit फरवरी 2020 में जारी किया गया है, यहां कई लोगों के लिए समस्याएँ पैदा हो रही हैं, और भविष्य में अन्य अपडेट भी हो सकते हैं)।

टेंसरबोर्ड लोड करने से पहले हर कोलाब ट्यूटोरियल में निम्नलिखित कोड स्निपेट जोड़ें।

# 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 , मैं भी समस्या से मिला, लेकिन मैंने इसे ठीक कर दिया। मेरी विधि है:

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.

मुझे लगता है कि इस त्रुटि का मतलब है कि आपके पास दो टेंसरबोर्ड स्थापित हैं ताकि प्लगइन डुप्लिकेट हो जाएगा। एक और तरीका मददगार होगा जो कि कॉन्डा के इस्तेमाल से अजगर के वातावरण को फिर से स्थापित करना है।

आशा है कि आपकी मदद करेंगे।

VOCE OC UM MONSTRO, UM DEUS O MAIS FODA DE TODOS DENTRO DOS OS PROGRAMHORES

अगला कदम

कोई एक्शन आइटम नहीं पहचाना गया। कृपया उपरोक्त सभी आउटपुट की प्रतिलिपि बनाएँ,
अपने GitHub मुद्दे में केवल बैकटिक्स वाली लाइनें शामिल करें
या टिप्पणी करें। किसी भी संवेदनशील जानकारी को कम करना सुनिश्चित करें।

एक ही समस्या है