TensorFlow学习笔记 启动 tensorflow

TensorFlow有一个可视化工具，可以可视化展示和分析执行过程。

终端启动命令：

如果是源码安装的，按如下方式启动：

python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory

如果pip安装到了系统目录：

tensorboard --logdir=/path/to/log-directory

上面说的是官方的教程，我按照这个方法，运行不成功。

后来发现使用pip安装到了~/.local目录下，运行：

python .local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory

然后到浏览器启动：localhost:6006，即可。

英文的说明：https://www./versions/master/how_tos/graph_viz/index.html

但是里面没有任何操作。

接着Hack，原来TesnsorBoard只能对输出日志进行可视化，不能对过程进行设计，也许以后可以就好了。哪个logdir指的就是输入的目录。因此，TensorFlow目前不是一个设计和生产工具，而只是一个后期分析工具。

我的启动命令

tensorboard --logdir=你的graph路径-directory