NeuralProphetの学習時にFailedPreconditionErrorが出る

解決したいこと

NeuralProphetの学習時にFailedPreconditionErrorが出るので解決したいです。

発生している問題・エラー

実際のパスとは少し変えてはいますが、以下のようなエラー内容です。
パスに日本語を含めてるのは変えてないです。

FailedPreconditionError: C:\Users\user\Documents\スクリプト\lightning_logs is not a directory

該当するソースコード

    model.add_seasonality(name='half_day', period=12, fourier_order=3)
    metrics = model.fit(train_data, freq='12H')

自分で試したこと

NeuralProphet でのカスタムログの設定
最終的にはNeuralProphetにはtrainer_kwargsを引数に設定できないというエラーが発生。

    # ログディレクトリの指定
    log_dir = r"C:\Users\user\Documents\スクリプト\lightning_logs"
    
    # 必要であればディレクトリを作成
    import os
    if not os.path.exists(log_dir):
        os.makedirs(log_dir)
model = NeuralProphet(trainer_kwargs={"default_root_dir": log_dir})

パスをシンプルに変更
最終的にはNeuralProphetにはloggerを引数に設定できないというエラーが発生。

log_dir = r"C:\temp\lightning_logs"
if not os.path.exists(log_dir):
    os.makedirs(log_dir)

logger = TensorBoardLogger(save_dir=log_dir)
model = NeuralProphet(logger=logger)

各ライブラリのバージョン

Locationは若干変更しております。

Name: neuralprophet
Version: 0.9.0
Summary: NeuralProphet is an easy to learn framework for interpretable time series forecasting.
Home-page: https://github.com/ourownstory/neural_prophet
Author: Oskar Triebe
Author-email: triebe@stanford.edu
License: MIT
Location: C:\Users\user\work
Requires: captum, holidays, kaleido, matplotlib, numpy, pandas, plotly, pytorch-lightning, tensorboard, torch, torchmetrics, typing-extensions
Required-by:

Name: pytorch-lightning
Version: 2.4.0
Summary: PyTorch Lightning is the lightweight PyTorch wrapper for ML researchers. Scale your models. Write less boilerplate.
Home-page: https://github.com/Lightning-AI/lightning
Author: Lightning AI et al.
Author-email: pytorch@lightning.ai
License: Apache-2.0
Location: C:\Users\user\work
Requires: fsspec, lightning-utilities, packaging, PyYAML, torch, torchmetrics, tqdm, typing-extensions
Required-by: neuralprophet