使用tensorboard会从用户本地文件夹下面寻找文件，然后在浏览器显示，刷新周期可自己设置，首先要把生成数据和保存数据，保存的数据是二进制形式。
代码如下：
import tensorflow as tf
import numpy as np
a = tf.Variable(0,dtype=tf.float32)
c = tf.assign_add(a,1)
#收集标量
#d是一次操作<class ‘tensorflow.python.framework.ops.Tensor’>
d = tf.summary.scalar(“loss”,a)
print(d)
#自动管理锁收集的标量,是一次操作
merged = tf.summary.merge_all()
print(type(merged))
print(merged)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
writer = tf.summary.FileWriter(“logs”,sess.graph)#将图存入到logs文件中
sess.run(init)
for i in range(100):
y=i*2
sess.run(tf.assign(a,y))#执行自加操作
print(sess.run(a))
#sess.run(d)#返回二进制对象,和summary是一样的
summary = sess.run(merged) #返回二进制对象
writer.add_summary(summary,i)#把二进制对象写入文件
生成的文件如下：
然后控制输入命令如下：
路径根据自己文件的路劲写，命令运行后会生成一个网址，复制网址到浏览器输入，界面如下：
注意：这里的x轴在这里表示的是变量保存的次数，程序中我用的for循环，没循环一次就保存一次数据，举个例子：在for循环第100次运行的时候，loss的值变成了200，在第50次循环的时候，loss的值变成了100，这里直线的斜率为2，只不过看着是1，我也不明白为什么要这样显示。
x轴的数据是自己任意设置的，writer.add_summary(summary,i)里面的第二个参数表示的就是x轴的数据，第一个参数就是y轴的数据，深圳可以写成这样writer.add_summary(summary,np.sin(i))，随便自己给函数映射