首先說tensorflow這個框架是真的很是強大，圖像的識別，以及神經網絡的構建，還有就是不得不說的可視化工具tensorboard，這個工具一般是伴隨著tensorflow的安裝而安裝的，但是對於一個踩坑的我來說，我的tensorflow-gpu安裝後居然沒有tensorboard的路徑以及可執行tensorboard.py的程序，這就使我很是抓狂，

1.我跑了一個特tensorflow的程序後生成一個日誌文件在window的cmd下執行了一下（稍後我會介紹怎麽生成日誌以及實現tensorboard的可視化）顯示沒有tensorboard程序，我通過查閱文章說tensorboard的程序是C:\Users\zhang\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Lib\site-packages\tensorboard\main.py是main.py

然而呢還沒有完我將生成後的網址在谷歌瀏覽器裏打開時，tensorboard顯示沒有東西，提示文件裏找不到數據，我想著不會吧，我明明看見有日誌生成了怎麽可能裏面沒有數據呀！後來才發現我的日誌文件路徑裏有中文，我靠我真的想罵了，弄了半天居然是路徑的問題，重點是：不要有中文路徑

生成日誌的方法：其實很簡單就是在你寫好程序裏加一個寫日誌的代碼

with tf.Session() as sess:
    write = tf.summary.FileWriter(‘./hai‘, sess.graph)  #這是用來寫日誌的將這個程序執行完後的日誌寫入到hai裏面
    #  ./hai  ‘./hai’的作用就是在當前的工作路徑下生成一個hai文件夾，就將日誌寫到這個文件夾裏面了，也可以自己找一個路徑寫進去例：C:\Users\zhang\AppData\Local\
 

    write.close()  #關閉writer

實現tensorboard的可視化：其實可以不用前面說的那個python python C:\Users\zhang\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Lib\site-packages\tensorboard\main.py --logdir="G:\Python\python projects\tensorflow\try\shiyan" 可以直接換成tensorboard --logdir="G:\Python\python projects\tensorflow\try\shiyan，這裏是使用tensorboard程序直接執行，就需要安裝tensorboard程序，在window 命令窗口裏執行pip install tensorboard安裝完後直接在命令窗口（win+r輸入cmd）用tensorboard程序了。

下面是可視化的圖：

附上源碼可以自己試一下：

with tf.Session() as sess:
    write = tf.summary.FileWriter(‘./hai‘, sess.graph)  #這是用來寫日誌的將這個程序執行完後的日誌寫入到hai裏面
    #  ./hai  ‘./hai’的作用就是在當前的工作路徑下生成一個hai文件夾，就將日誌寫到這個文件夾裏面了
    print(sess.run(x))
    write.close()  #關閉writer

若果沒有安裝tensorflow，首先先安裝一下python，然後再自己的電腦命令窗輸入：pip install tensorflow （這是安裝cpu的版本）若果你的電腦裏安裝的有英偉達NVIDIA的顯卡的話可以安裝gpu的版本，pip install tensorflow -gpu，個人建議安裝gpu的版本，因為gpu比cpu計算的要快好多，就結束了，預祝各位安裝成功

tensorboard的可視化小白踩坑填坑之路