Cela a pris du temps, mais c'est finalement résolu!
[Prêt à l'emploi! Peut être pratiqué en entreprise! Comment créer des applications d'IA / d'apprentissage automatique / d'apprentissage en profondeur avec Python](https://www.amazon.co.jp/%E3%81%99%E3%81%90% E3% 81% AB% E4% BD% BF% E3% 81% 88% E3% 82% 8B-% E6% A5% AD% E5% 8B% 99% E3% 81% A7% E5% AE% 9F% E8 % B7% B5% E3% 81% A7% E3% 81% 8D% E3% 82% 8B-Python% E3% 81% AB% E3% 82% 88% E3% 82% 8B-AI% E3% 83% BB % E6% A9% 9F% E6% A2% B0% E5% AD% A6% E7% BF% 92% E3% 83% BB% E6% B7% B1% E5% B1% A4% E5% AD% A6% E7 % BF% 92% E3% 82% A2% E3% 83% 97% E3% 83% AA% E3% 81% AE% E3% 81% A4% E3% 81% 8F% E3% 82% 8A% E6% 96 % B9-% E3% 82% AF% E3% 82% B8% E3% 83% A9% E9% A3% 9B% E8% A1% 8C% E6% 9C% BA / dp / 4802611641) J'étudie le python dans ce livre. Je suis tombé sur l'affichage du tensorboard au chapitre 5.
Conclusion: j'ai obtenu les packages pip nécessaires dans la même version que l'échantillon d'origine et cela a fonctionné!
・ Environnement d'origine jupyter-tensorboard 0.1.10 tensorflow 1.5.0 tensorboard 2.0.2 tensorflow-tensorboard 1.5.1
・ Échantillon de la famille principale jupyter-tensorboard 0.1.9 tensorflow 1.13.1 tensorboard 1.13.1
seulement ça.
Page de la famille principale https://github.com/lspvic/jupyter_tensorboard
docker pull lspvic/tensorboard-notebook docker run -it --rm -p 8888:8888 lspvic/tensorboard-notebook
J'ai pu le résoudre d'un seul coup en vérifiant la version du package utilisé dans l'environnement de travail réel. J'aurais dû le faire si tôt. .. ..
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