1 安裝tensorboard
打開anaconda prompt，鍵入下邊的命令：
activate tensorflow
pip install tensorboard
當執行“activate tensorflow”時，報如下錯誤：
解決辦法如下：
在anaconda prompt中輸入conda create -n tensorflow python=3.7，后邊這個python=3.7是因為我的anaconda里邊的python環境是3.7版本的，如果你的是其他版本，改成對應的版本就可以。
建好環境以后，重新輸入安裝tensorboard的兩條命令，就可以完成安裝了！！！
2 測試tensorboard
按照第1節安裝了tensorboard之后，我們怎么確定我們安裝的tensorboard能用呢？我們需要測試一下，具體如下：
在spyder中輸入以下簡單的命令：
import tensorflow as tf
#定義一個簡單的計算圖，實現向量加法的操作。
input1=tf.constant（[1.0，2.0，3.0]，name="input1"） input2=tf.Variable（tf.random_uniform（[3]），name="input2"） output=tf.add_n（[input1，input2]，name="add"）
#生成一個寫日志的writer，並將當前的TensorFlow計算圖寫入日志。TensorFlow早期的寫日志是下邊第一個寫法 #后邊的版本改成了第二種寫法，有時候報tf沒有分配summarywrite模塊的錯誤，改用第二種寫法，問題解決！
writer=tf.train.Summarywriter（"./path/to/log"，tf.get_default_graph（））
writer = tf.summary.FileWriter("./path/to/log",tf.get_default_graph()) writer.close（）
你會在對應的內存空間中找到日志文件，如下：
然后我們使用下邊的命令可視化：
tensorboard --logdir /log
有幾點需要說明：
（1）該命令不能在類似spyder的IDE中實現，應該在anaconda prompt或者dos窗口（win+r輸入cmd，回車）下輸入，否則會報如下錯誤：
（2）輸入這個命令時，應在tensorflow環境中，可以在anaconda prompt或者dos窗口中使用“activate tensorflow”激活tensorflow環境；也可以打開“anaconda navigator”，在tensorflow環境中打開終端，操作見下圖：
左鍵點擊那個類似播放器的按鈕之后，然后在出現的菜單欄里邊點擊“open terminal”，跟第一種方法執行的功能一樣！！！
（3）我們需要先進入（cd）日志文件對應的文件夾，然后輸入上邊的命令。
（4）即使我們滿足了以上三條，復制命令下邊的網址到瀏覽器的時候也可能報如下的錯：
這是因為我執行上述命令的時候，連着wifi，這個時候，只要你把wifi給斷了，問題也就解決了！！！
最后附上我們的tensorboard可視化的圖：
