我要评论1. 使用tensorboard命令时，不是从虚拟环境中找tensorboard，而是从（全局路径）中找（/home/ljx/.local/lib/python3.9/site-packages/tensorboard）
tensorboard --logdir="/home/ljx/bertsum/models/bert_transformer/"
2.使用which命令， 查看使用的tensorboard的路径，发现使用的是全局路径，不是虚拟环境路径
which tensorboard
3.检查环境变量
path，确保虚拟环境的bin目录在前。echo $path
echo $path 是一个在 unix-like 系统（包括 linux 和 macos）的命令行界面（如 bash shell）中使用的命令。这个命令会打印出当前用户的环境变量 path 的值。
环境变量 path 是一个特殊的变量，它定义了操作系统搜索可执行文件的目录。它包含了一系列的目录路径，操作系统会按照这些路径的顺序来查找用户输入的命令对应的可执行文件
在输出结果中，全局路径在虚拟环境路径之前，所以先去找全局路径中的tensorboard，但全局没有最新的tensorboard，导致报错
4. 调整环境变量，确保虚拟环境的优先级
在激活虚拟环境后，虚拟环境的
bin目录应该出现在$path变量的最前面。可以手动调整环境变量，以确保虚拟环境的目录具有最高优先级。---最先在虚拟环境中查找export path=/home/ljx/anaconda3/envs/pytorch/bin:$path
pytorch是虚拟环境的名字
5.重新执行命令，tensorboard启动成功
tensorboard --logdir="/home/ljx/bertsum/models/bert_classifier/" --bind_all
加上--bind_all参数，可以从本地访问服务器上的地址，只需要替换ip
--bind_all: 这个参数指示tensorboard监听所有网络接口，这样它就可以从任何机器访问，而不仅仅是本地机器。这在需要远程访问tensorboard时非常有用。
6.在本地浏览器中访问服务器的ip地址加端口号，即可查看
将localhost替换为服务器的ip
到此这篇关于在linux服务器上使用tensorboard的文章就介绍到这了,更多相关linux服务器使用tensorboard内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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