tensorflow更新后出现tensorboard报错如何解决？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
更新tensorflow后，出现tensorboard 不可用情况（tensorflow-cpu 1.4 ->tensorflow-gpu 1.7）
尝试了更新tensorboard 仍然不可用，事故情况：
运行tensorboard.exe报错并且闪退，在控制台运行tensorboard命令
多方查证，在国内网站没找到有前车之鉴，于是发布问题到tensorflow github
更新protobuf（Google Protocol Buffer(简称 Protobuf)是一种轻便高效的结构化数据存储格式，平台无关、语言无关、可扩展，可用于通讯协议和数据存储等领域），protobuf 3.4->protobuf 3.5
这时出现protobuf 依赖包(setuptools)安装问题,即要升级setuptools（23.0.0->39.0.0）时出现问题：
这时，pip install --upgrade --ignore-installed setuptools，成功升级，然后pip install --upgrade protobuf 成功，然后tensorboard 可用
tensorflow1.7需要对protobuf进行更新，而protobuff更新需要对setuptools进行更新
补充：关于tensorflow和tensorboard版本问题
由于最近将tensorflow cpu换成了gpu版本，导致之前的tensorboard不能使用了，各种百度，google还是没能解决，网上没有类似的错误提示。其实是由于版本问题，感觉python配置环境啥的都是因为版本问题导致的不兼容。
要么是因为python的版本问题，还有各种库的版本，一般来说，按照时间来算，各种库的版本发行的时间比安装的python版本的要稍晚一点，时间间隔不能太长。
我安装的tensorflow-gpu==1.4.0 （2017 12月），然后使用tenorboard==1.13.1（2019年） 发现不兼容，最后卸载重新安装tensorboard==1.6.0(2018) ，发现错误完美解决。
看完上述内容，你们掌握tensorflow更新后出现tensorboard报错如何解决的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
