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python - TensorBoard Colab UnimplementedError 文件系统方案“[本地]”未实现

问题描述

我正在使用带有 Keras 的 TensorFlow 来训练分类器，并尝试将 TensorBoard 作为回调参数添加到该fit方法中。我已经正确安装了 TensorFlow 2.0，并且还可以通过调用%load_ext tensorboard. 我正在研究 Google Colab，并认为我可以在训练期间将日志保存到 Google Drive，这样我就可以使用 TensorBoard 将它们可视化。但是，当我尝试将数据与 TensorBoard 回调一起拟合到模型时，我收到此错误：

文件系统方案“[本地]”未实现（文件：“/content/drive/My Drive/KInsekten/logs/20200409-160657/train”）使用 EagerExecutor 执行操作时遇到。

我像这样初始化了 TensorBoard 回调：

logs_base_dir = "/content/drive/My Drive/KInsekten/logs/"
if not os.path.exists(logs_base_dir):
  os.mkdir(logs_base_dir)
log_dir = logs_base_dir + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensor_board = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir = log_dir, histogram_freq = 1, 
                                              write_graph = True, write_images = True)

标签： pythontensorflowtensorboard

解决方案

我面临着同样的问题。问题是 TPU 无法使用本地文件系统，我们必须在云存储上创建一个单独的存储桶并使用 TPU 对其进行配置。以下是谷歌云官方 TPU 文档中的两个链接，第一个链接讨论了主要问题，第二个链接实现了实际解决方案。

讨论的主要问题

这个问题的解决方案

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