书评&踩坑

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• 前言
• 一、源码学习，又是版本问题（省略内心独白...）
• 二、步骤
• • 1.安装tensorflow
  • 2.思考，看代码，看书求证
• 总结

提示：纯个人观点，仅供参考

前言

说实话，转到pytorch后，还是第一次在pytorch学习使用tensorboard。torch.utils.tensorboard，不得不说容人之量是很好的。优点学习不回避，点个赞。

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一、源码学习，又是版本问题（省略内心独白…）

原书已requirements和代码已提示1.14<tensorflow<2。
研究原因：闲的，好奇，单纯因素。

二、步骤

1.安装tensorflow

因早已使用了python==3.9,所以没有办法安装tf=1.15版本。
安装了tf=2.X版本，代码出各种问题，太烦躁（这也是我个人从tf转投pytorch的主要原因）。
回想起以前把tf1.x代码转为2.x的经历，果断放弃了。

2.思考，看代码，看书求证

（1）思考：既然是可视化，是不是只用tensorboard即可？
（2）看代码，感觉可行。
（3）看书求证：正解，书上已明确说可以。真是一丝不能懒惰，想着从代码快些，结果多走了弯路。

果断直接pip install tensorboard = =1.15,成功。此处关于“tensorboard --logdir 路径”，书上网上都有，不再赘述。
(tensorboard= =1.14试了，代码提示版本低。tensorboard= =2.10试了，代码可运行，但tensorboard查看不到).
因numpy版本高于1.16，所以会提示numpy.asscalar(x)不能用了，只需要在tensorboard对应代码里改为numpy.ndarray.item(numpy.array(x))即可。

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总结

中文版出来22年了，版本有点老了，注意依赖包的版本问题基本就没事了。但入门很细了，第二部分最好有点实践经验，看起来还是很友好的，推荐看看。