原文：http://blog.csdn.net/flying_sfeng/article/details/69943260
tensorboard是TensorFlow的一个可视化工具，能够监控TensorFlow运行过程中的计算图，各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的图像等信息。
先贴个总结：首先，必须在终端启动tensorboard；其次，如果在tensorboard中发现没找到graph，那么一般是路径没匹配好，修改一下路径即可。
按照例程，写一个可视化graph的代码：
- import tensorflow as tf
- with tf.name_scope('input1'):
- input1 = tf.constant([1.0,2.0,3.0],name="input1")
- with tf.name_scope('input2'):
- input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]),name="input2")
- output = tf.add_n([input1,input2],name="add")
- writer = tf.summary.FileWriter("/path/to/log",tf.get_default_graph())
- writer.close()
第一个问题：怎么启动tensorboard呢？一开始我在Python下启动一直出错，通过查找资料，才发现要在终端启动。
打开cmd,输入tensorboard --logdir =/path/to/log-directory，如下图：
会得到一个网址，如下图：
接着，在浏览器输入该网址，可进入tensorboard界面：
可以发现，找不到graph，通过查找资料，发现是路径的原因。我们必须给logdir一个明确的路径定义。
所以我在
- writer = tf.summary.FileWriter("/path/to/log",tf.get_default_graph())
- writer = tf.summary.FileWriter("D://dogs",tf.get_default_graph())
刷新原来的tensorboard界面，可以看到graph已经显示出来了：
另外，在tensorflow1.0版本中，我一开始写保存graph的代码是：
- writer = tf.train.SummaryWriter("D://logs",tf.get_default_graph())
出现问题：AttributeError: module 'tensorflow.python.training.training' has no attribute 'SummaryWriter'（0.12版本不会出现该问题）
这是因为在1.0版本中，tf.train.SummaryWriter已经改为tf.summary.FileWriter；因此，代码必须改为：
- writer = tf.summary.FileWriter(""D://logs",tf.get_default_graph())
以上，便是本人在学习TensorFlow的可视化工具tensorboard的过程中遇到的问题以及解决方法。