TensorFlow可视化 -- TensorBoard

TensorBoard 是 TensorFlow 的可视化工具， 它可以通过TensorFlow程序运行过程中输出的日志文件可视化TensorFlow的运行状态。TensorBoard 和 TensorFlow 程序不同的进程中，TensorBoard会自动读取最新的TensorBoard日志文件，并呈现当前TensorFlow程序运行的最新状态。下面代码展示了一个简单的TensorFlow程序，这个程序完成了TensorBoard日志输出功能。

import tensorflow as tf

# 定义一个简单的计算图
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name='input1')
input2 = tf.Variable(tf.random_normal([3]), name='input2')
output = tf.add_n([input1, input2], name='add')

# 生成一个写日志的writer,并将当前的TensorFlow计算图写入日志
writer = tf.summary.FileWriter('/home/hxy/husin/Test/TensorBoard/log', tf.get_default_graph())
writer.close()

运行上面的命令会启动一个服务，这个服务的默认端口在6006.通过浏览器访问127.0.1.1::6006 就可以看到下面的界面。
只需要在命令行运行下面命令：

tensorboard --logdir=/home/hxy/husin/Test/TensorBoard/log

第一次运行tensorboard命令各种出错，一百度一大堆骚操作，屁用没有。
结果是自己的tensorboard版本不对，我这里使用的是TensorFlow1.4， tensorboard1.0.0a4