举例什么是TensorBoard ？
Tensorboard原本是Google TensorFlow的可视化工具，可以用于记录训练数据、评估数据、网络结构、图像等，并且可以在web上展示，对于观察神经网络的过程非常有帮助。
TensorBoard 安装和使用
window下：轻松简单好多~
基于anaconda环境管理，在Anaconda Prompt中操作（terminal应该也可以）
step1：进入你想将TensorBoard安装的虚拟环境
conda activate EnvName
step2：安装tensorboardX 和 tensorboard
conda install tensorboardX
conda install tensorboard
step3：检查是否安装成功
python
from tensorboardX import SummaryWriter
举例：
step4：首先运行测试代码
import os
from tensorboardX import SummaryWriter
# 写入到当前的log文件夹下（先创建一个同级的log文件夹）
if not os.path.exists('log'):
os.mkdir('log')
#先实例化SummaryWriter类，指明记录日志的路径信息
writer = SummaryWriter('log')
for i in range(100):
writer.add_scalar('a', i, global_step=i)
writer.add_scalar('b', i**3+5,global_step=i)
# 关闭读写器
writer.close()step6：会在同级目录生成一个log文件 tensorboard可视化的就是这个log里面的文件！ 然后再Anaconda Prompt中安装tensorboard的环境中输入
tensorboard –logdir=D:\Works\log –port 6006
D:\Works\log是Tensorboard_example.py脚本保存log的位置
port 6006：6006可以自己随意设置
step7：然后将得到的http://localhost:6006/ 用浏览器打开，注意这个时候Anaconda Prompt 中命令还是在运行的，不能中止命令，否则连接打不开！
linux下：通过SSH连接服务器时可视化需要进行一些手法
安装和linux下不在此赘述，直接介绍可视化手法：
如果直接在服务器上有可视化界面，可以打开服务器上的浏览器进行类似 window下操作，但是要是通过SSH连接服务器，就很麻烦了
以MOBAXTERM为例，通过SSH使用linux下TensorBoard：
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