學習內容主要是：TensorBoard可視化圖模型，主要是在windows電腦上操作。
詳細介紹TensorBoard的使用
以一個簡單的線性回歸tensorflow代碼為例，使用with tf.name_scope():可以自定義命名空間，這樣就非常方便自己標記每個模塊的名字，可以更好的理解模型。tf.summary.FileWriter('文件存放路徑'，sess.graph)語句一般放在tf.Session()會話開啟之后。
在當前目錄下生成文件夾logs，在文件夾logs中有一個新生的文件：
現在要查看events.out.tfevents.1529826763.LAPTOP-75PG9514文件，查看方法：如果用的是mac或者linux的話，就沒有問題。如果用的是windows的話，請注意： ?windows一般打開命令行提示符都是在c盤，所以我們要進入到logs文件夾所在的目錄下。
進入logs文件夾所在的盤，我的是在D盤，然后再使用tensorboard --logdir='你的logs文件夾所在的路徑'：
遇到問題：
電腦上已經安裝了tensorboard，能夠在Scripts里面找到tensorboard.exe，但是啟動的時候報錯：
from?.constants?import?encodings, ReparseException
ImportError: cannot import name 'encodings'
解決方法：更新tensorflow版本，方法一是只更新tensorflow，方法二是更新Anaconda和tensorflow。
解決方法一：
1）查看tensorflow版本和tensorflow文件路徑
2）pip install --upgrade tensorflow 更新tensorflow版本，從截圖中可以看出當前pip install 可以更新到的tensorflow版本為1.8.0。 pip install給windows電腦選擇安裝的文件為：tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
3）剛才是因為tensorflow下載太慢，掉了鏈接，重新下載也是比較慢的，所以可以使用鏡像安裝。安裝語句：pip install --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.8.0 ? 更新到當前tensorflow的最新版本。
注意：安裝的時候，最好是把Jupyter Notebook關上。
解決方法二：重新安裝Anconda，然后安裝高版本的tensorflow
問題解決完畢！！！！！
cmd進入windows命令行操作界面，然后準換到logs文件所在的磁盤，此處需要轉換到D盤。 然后再使用：tensorboard --logdir='你的logs文件夾路徑' ? 回車后就能夠生成一個http鏈接。
將你的http鏈接復制到Google瀏覽器中，然后瀏覽器就會返回當前模型圖：
模型中的每個op可以不斷的點開，比如點開softmax：
