不知道這樣描述是否正確，我做的事情是 在Jupyter中用tensorflow寫了一個(gè)模型，希望在tensorboard中看到輸出的各種圖形。
- Jupyter中加載tensorflow
總之 用anaconda navigator可以解決一切問題。因?yàn)橐郧皠?chuàng)建過一個(gè)tensorflow環(huán)境（不同人的命名不一樣，我記得是一個(gè)csdn的帖子，反正按照他的方式創(chuàng)建環(huán)境是OK的），navigator的Home界面中，在tensorflow環(huán)境里安裝jupyter（之前只安裝了spyder）。
安裝好之后，啟動新的Jupyter Notebook（tensorflow）程序就叫這個(gè)，就像spyder（tensorflow）一樣。 - 測試一下tensorflow安裝好了沒
完全參考https://blog.csdn.net/xiaoyw71/article/details/86514017這個(gè)帖子。
new一個(gè)文件，
import tensorflow as tf
a = tf.random_normal([2,20]) #定義2x20的隨機(jī)數(shù)矩陣
sess = tf.Session() #啟動一個(gè)tensorflow會話
out = sess.run(a) # 用在sess會話里執(zhí)行a，結(jié)果放out里
x, y = out
plt.scatter(x, y) #用pyplot創(chuàng)建一系列散列點(diǎn)，坐標(biāo)為x和y
plt.show()
sess.close()
- 測試一下tensorboard安裝好了沒
我這里是自動安裝過tensorboard的。沒有任何pip install過程。可以先檢查一下自己裝沒裝過。
anaconda prompt -> activate tensorflow
pip list
出來一大列安裝過的包，找找有沒有tensorboard，有的話就是安裝過。
仍然參考上面的帖子，測試代碼：
weight = tf.Variable(1.0, name="weight")
input_value = tf.constant(0.5, name="input_value")
expected_output = tf.constant(0.0, name="expected_output")
model = tf.multiply(input_value,weight, "model") #計(jì)算模型為input_value與weight的乘積
loss_function = tf.pow(expected_output - model, 2, name="loss_function") #損失函數(shù)為輸出差的平方
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.025).minimize(loss_function) #梯度下降優(yōu)化
for value in [input_value, weight, expected_output, model, loss_function]:
tf.summary.scalar(value.op.name, value)
summaries = tf.summary.merge_all()
sess = tf.Session()
# 訓(xùn)練過程中直接向日志文件添加數(shù)據(jù)，日志文件為'log_simple_stats'
summary_writer = tf.summary.FileWriter('log_simple_stats', sess.graph)
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(100):
summary_writer.add_summary(sess.run(summaries), i)
sess.run(optimizer)
之后，在這個(gè).ipynb所在的文件夾下，會有一個(gè)新的文件夾log_simple_stats。
- 查看tensorboard
很多帖子說直接cmd，但我不可以，會報(bào)錯(cuò)說tensorboard不是內(nèi)部或外部命令，也不是可運(yùn)行的程序。
解決方法是：命令行
anaconda prompt >activate tensorflow
>H:
>cd JupyterTensoflowBook
>tensorboard --logdir=log_simple_stats
成功的話 會提示
TensorBoard 1.13.1 at http://DESKTOP-ITEASRP:6006 (Press CTRL+C to quit)
chrome瀏覽器輸入http://DESKTOP-ITEASRP:6006 就可以看到tensorboard界面了~
*5. 如果graph界面有多個(gè)流圖，說明這個(gè)程序之前run過很多遍。可以先清掉log文件夾里的eventsout文件，然后在JupyterNotebook的菜單欄-> kernel ->run and restart. 重復(fù)上面的步驟打開瀏覽器->查看tensorboard。
