对新手来讲，上手tensorboard可能会遇到一些问题比较崩溃，这里分享一些安装启动tensorboard的解决方案。
最先是看了这篇教程
转载自：https://blog.csdn.net/xq_nbu/article/details/80983969
如何启动tensorboard进行可视化
但照它运行有些问题。
可以照以下步骤做
先在pycharm里运行了一个简单的数据流程序
import tensorflow as tf a=tf.constant(5,name="imput_a") b=tf.constant(3,name="imput_b") c=tf.multiply(a,b,name="mul_c") d=tf.add(a,b,name="add_d") e=tf.add(c,d,name="add_e") sess=tf.Session() output=sess.run(e) writer=tf.summary.FileWriter('./my_graph',sess.graph) writer.close() sess.close()
找到其日志文件的位置
在文件目录中找到它
右键my_graph复制路径
打开cmd 输入cd/d 右键-粘贴 复制路径
输入tensorboard.exe --logdir="log文件所在目录"，注意.exe（"log文件所在目录"仍为复制路径。）
如果出现tensorboard未安装情况，要回去安装。
（安装部分参考自该教程）
Windows上TensorFlow、TensorBoard、TFlearn安装教程
先pip install tensorboard
再输入tensorboard.exe --logdir="log文件所在目录"，注意.exe（"log文件所在目录"仍为复制的文件路径。）
但注意用pip安装tensorboard之后执行tensorboard有可能运行不起来，出现报错
原因在我的另一篇教程中说了
Windows系统下用anaconda安装tensorflow可以激活不能import的解决方案
怎么去做？就是
打开anaconda prompt
activate tensorflow
python
import tensorflow
成功载入之后输入tensorboard.exe --logdir="log文件所在目录"，注意.exe（"log文件所在目录"仍为复制路径。）
出现如上界面，应该是可以了。
注意后面可能还有坑。
原启动tensorboard教程中说
如果按照教程去做，输入localhost：6006，有可能不能运行。
需要输入如下地址http://pc-pc:6006
这样就可以了
点download png可以下载
