tensorboard 入门实例 - 踩坑

折腾了一早上，终于在 tensorboard 上看到了自己定义的graph， 其实这个说难不难，但是坑略多啊，按照书上教程不行，按照网上教程还是不行，小白想哭。。。这里简单记录下最终的流程。

1 、写一个简单实例，完成tensorboard 日志输出功能，示例代码如下：

import tensorflow as tf

input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name='input1')
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name='input2')
output = tf.add_n([input1, input2], name='add')
model  = tf.initialize_all_variables()


with tf.Session() as sess:
    merged = tf.summary.merge_all()
    writer = tf.summary.FileWriter('F:/topv_sample_video/topv_data/log_folder', sess.graph )
    sess.run(model)
    print(sess.run(output))
writer.close()

程序运行之后，就可以在你的日志保存路径 log_folder下看到了最新的日志文件。然后重点来了，启动tensorboard ！

2、 启动tensorboard

这里坑略多，主要还是各种路径问题，步骤：

1）cmd 进入python安装目录下，注意这个Python是安装了tensorflow的Python。比如，我的安装了tensorflow的python在anaconda3下，安装路径：D:/software/anaconda3

2）找到 tensorboard 的路径（ 比如，我的tensorboard路径：D:\software\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\tensorboard）和 日志文件路径（注意：命令中日志文件路径的文件夹之间使用//分割，否则 Tensorboard显示空白，或者graphs中显示“No graph definition files were found”），执行如下命令：

python path/to/tensorboard/ tensorboard.py --logdir=path //to// log-directory

3）然后在浏览器输入  http://127.0.0.1:6006  就可以访问到tensorboard的结果

过程中，最初启动tensorboard 执行命令： python D:/software/anaconda3/lib/site-packages/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=F:/topv_sample_data/topv_data/log_folder，可以访问到tensorboard，但是总显示NO scalar data was found, No graph definition files were found---（前面还一直以为是我的程序有问题，可是我明明写入了sess.graph-------后面在网上查找了好久，有人说此时如果确定程序和数据没问题，那就还是路径的问题了）。

所以尝试执行命令：

python D:/software/anaconda3/lib/site-packages/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=F://topv_sample_data//topv_data//log_folder 终于OK，最终看到效果如下：