更新tensorflow后，出現(xiàn)tensorboard 不可用情況（tensorflow-cpu 1.4 ->tensorflow-gpu 1.7）
嘗試了更新tensorboard 仍然不可用，事故情況：
運(yùn)行tensorboard.exe報(bào)錯(cuò)并且閃退，在控制臺(tái)運(yùn)行tensorboard命令
報(bào)錯(cuò)如下：
多方查證，在國(guó)內(nèi)網(wǎng)站沒(méi)找到有前車之鑒，于是發(fā)布問(wèn)題到tensorflow github
大神支招：
更新protobuf（Google Protocol Buffer(簡(jiǎn)稱 Protobuf)是一種輕便高效的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，平臺(tái)無(wú)關(guān)、語(yǔ)言無(wú)關(guān)、可擴(kuò)展，可用于通訊協(xié)議和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等領(lǐng)域），protobuf 3.4->protobuf 3.5
這時(shí)出現(xiàn)protobuf 依賴包(setuptools)安裝問(wèn)題,即要升級(jí)setuptools（23.0.0->39.0.0）時(shí)出現(xiàn)問(wèn)題：
這時(shí)，pip install --upgrade --ignore-installed setuptools，成功升級(jí)，然后pip install --upgrade protobuf 成功，然后tensorboard 可用
問(wèn)題分析：
tensorflow1.7需要對(duì)protobuf進(jìn)行更新，而protobuff更新需要對(duì)setuptools進(jìn)行更新
補(bǔ)充：關(guān)于tensorflow和tensorboard版本問(wèn)題
由于最近將tensorflow cpu換成了gpu版本，導(dǎo)致之前的tensorboard不能使用了，各種百度，google還是沒(méi)能解決，網(wǎng)上沒(méi)有類似的錯(cuò)誤提示。其實(shí)是由于版本問(wèn)題，感覺(jué)python配置環(huán)境啥的都是因?yàn)榘姹締?wèn)題導(dǎo)致的不兼容。
這里總結(jié)一下之前遇到的各種坑
要么是因?yàn)閜ython的版本問(wèn)題，還有各種庫(kù)的版本，一般來(lái)說(shuō)，按照時(shí)間來(lái)算，各種庫(kù)的版本發(fā)行的時(shí)間比安裝的python版本的要稍晚一點(diǎn)，時(shí)間間隔不能太長(zhǎng)。
我安裝的tensorflow-gpu==1.4.0 （2017 12月），然后使用tenorboard==1.13.1（2019年） 發(fā)現(xiàn)不兼容，最后卸載重新安裝tensorboard==1.6.0(2018) ，發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤完美解決。
所以說(shuō)版本問(wèn)題還是挺大的，以及遇到過(guò)若干次了，自己都記不清了，反正萌新總是會(huì)遇到的，遇到這個(gè)問(wèn)題，由于每個(gè)人電腦的環(huán)境都不一樣，出現(xiàn)的bug也是千奇百怪，直接google或者百度是找不到答案的，真的很頭疼，算是個(gè)小tip吧！
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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