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background：在使用 tensorboard 的时候遇见了很多莫名奇妙的bug，经过很长时间的debug，问题得以解决，现将自己的经验分享，希望可以帮助更多的小伙伴。
TensorBoard是Tensorflow可视化工具，可以用来展现TensorFlow图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。它通过summary对数据进行汇总。常用操作如下：
tf.summary.FileWriter——用于将汇总数据写入磁盘
tf.summary.scalar——对标量数据汇总和记录
tf.summary.histogram——记录数据的直方图
tf.summary.image——将图像写入summary
tf.summary.merge——对各类的汇总进行一次合并
tf.summary.merge_all——合并默认图像中的所有汇总
下面来看一下tensorboard的具体使用方法：
width = tf.placeholder("int32",name='width')
height = tf.placeholder("int32",name='height')
area = tf.multiply(width,height,name='area')
with tf.Session() as sess:
init = tf.global_variables_initializer();
sess.run(init)
print('area=',sess.run(area,feed_dict={width:6,height:8}))
logpath = 'log'
tf.summary.merge_all() #汇总数据
train_writer = tf.summary.FileWriter(logpath,sess.graph) #将日志写入logpath路径下
在运行上述代码后，在当前目录的logpath（此处为'log'）下生产日志文件，如下图所示：
tensorboard就是将log目录下生成的日志文件 可视化，使用方法为：在命令行窗口运行 tensorboard --logdir=logpath 命令。
先给出我失败的例子，如下：
运行生成日志文件后，在 Terminal 中输入命令，具体情况如下图：
点击 链接，理论上就会看到相应的计算图，但事实并不是如此，显示如下：
理论可以显示出来的啊，为什么出现这种情况？一脸懵逼的我开启了我的试错之路。。。。。。
经过各种尝试，终于解决了，如图所示：
原来是因为这样： 在pycharm中，脚本运行后，相关变量并不会同步到下方的 Terminal 的窗口，导致在上面日志路径中，并不能识别logpath变量，导致tensorboard命令找不到日志文件，因此失败。
解决方案：就是添加实际的log路径，具体操作如下图：
注意：当前目录在C:\Users\Administrator.SXCSXC-HCQ18TTH\PycharmProjects\TensorFlow\tensorflow，从上面项目目录截图可以看到，log文件夹就位于tensorflow里面，故只需写子目录就好，即 “log”（必须用"双引号"括起来），这样tensorboard命令就可以找到日志文件了，问题得以解决。 当然这个方法并不是只适用于pycharm软件，在微软自带的 命令行窗口 中，同样也可以实现，命令为：tensorboard --logdir="日志文件的绝对路径/相对路径"。
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