tensorboard使用问题

1、最简单的调用代码

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('graph') as scope:
    m = tf.constant([[2,3]],dtype=tf.float32,name='m')
    n = tf.constant([[5],[6]],dtype=tf.float32,name='n')
    product = tf.matmul(m,n,name='product')


sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)


writer = tf.summary.FileWriter('log/',sess.graph)

2、windows下jupyter
有几个坑，首先需要在本机的环境变量里加上jupyter什么的，否则在命令行里找不到tensorflow相关的命令
命令：

tensorboard --logdir=dir --host 127.0.0.1

还有就是需要注意的是，如果log存在路径在d盘下，至少需要先在命令行把当前目录进入到d盘，因为windows下找不到其它盘符的东西。

最后一个大坑，可能是tensorboard版本的问题，不知道后面会不会更新，就是上面问题解决后，运行上面命令还会报错Invalid argument

解决：
用conda list查看tensorflow和tensorboard的版本，发现都是1.13，卸载tensorboard1.13,重新安装低版本的tensorboard1.11

pip uninstall tensorboard

pip install tensorboard==1.11

问题解决

3、在服务器docker中运行
需要指定端口，所指定的端口应该是做了容器内外映射的
命令：

tensorboard --logdir=log --host=0.0.0.0 --port=8989

然后浏览器访问命令行输出的地址，将其中的0.0.0.0替换成服务器地址