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：

運行tensorboard.exe報錯并且閃退，在控制臺運行tensorboard命令

報錯如下：

多方查證，在國內(nèi)網(wǎng)站沒找到有前車之鑒，于是發(fā)布問題到tensorflow github

大神支招：

更新protobuf（Google Protocol Buffer(簡稱 Protobuf)是一種輕便高效的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲格式，平臺無關(guān)、語言無關(guān)、可擴展，可用于通訊協(xié)議和數(shù)據(jù)存儲等領(lǐng)域），protobuf 3.4->protobuf 3.5

這時出現(xiàn)protobuf 依賴包(setuptools)安裝問題,即要升級setuptools（23.0.0->39.0.0）時出現(xiàn)問題：

這時，pip install --upgrade --ignore-installed setuptools，成功升級，然后pip install --upgrade protobuf 成功，然后tensorboard 可用

問題分析：

tensorflow1.7需要對protobuf進行更新，而protobuff更新需要對setuptools進行更新

補充：關(guān)于tensorflow和tensorboard版本問題

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還是沒能解決，網(wǎng)上沒有類似的錯誤提示。其實是由于版本問題，感覺python配置環(huán)境啥的都是因為版本問題導(dǎo)致的不兼容。

這里總結(jié)一下之前遇到的各種坑

要么是因為python的版本問題，還有各種庫的版本，一般來說，按照時間來算，各種庫的版本發(fā)行的時間比安裝的python版本的要稍晚一點，時間間隔不能太長。

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)錯誤完美解決。

所以說版本問題還是挺大的，以及遇到過若干次了，自己都記不清了，反正萌新總是會遇到的，遇到這個問題，由于每個人電腦的環(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，算是個小tip吧！

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。