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Tensorboard 是一个动态可视化数值的工具，同时也能可视化静态的神经网络结构。
Tensorboard 包含两部分功能：
- 将网络结构、动态数值以 protocol buffer 格式写到文件里。
- 读取网络结构、读取动态数值，并展示在浏览器中。
第一部分功能，以python包形式存在。编程者 import tensorboard 从而使用API将动态的数值以protocol buffer格式，不断地写入文件。
第二部分功能，以可执行程序形式存在。这个程序在win下叫 tensorboard.exe，linux下叫 tensorboard。该程序是一个web服务器，能够不停地读取本地文件，查询是否有新数值要展示，再应答给网页。
因此，在python中，结合 pytorch 使用 tensorboard 分为两步：
- 将曲线、图片写入磁盘文件。
- 开启web服务器，读取文件并在网页展示曲线、图片。
第一步 写文件。
python 包是 tensorboardX，用 pip install tensorboardX 来安装。
import torch
from tensorboardX import SummaryWriter
# 设计一个小网络
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net,self).__init__()
self.dense = torch.nn.Linear(in_features=10,out_features=1)
def forward(self,x):
return self.dense(x)
# 根据小网络实例化一个模型 net
net = Net()
# 创建文件写控制器，将之后的数值以protocol buffer格式写入到logs文件夹中，空的logs文件夹将被自动创建。
writer = SummaryWriter(log_dir='logs')
# 将网络net的结构写到logs里：
data = torch.rand(2,10)
writer.add_graph(net,input_to_model=(data,))
# 注意：pytorch模型不会记录其输入输出的大小，更不会记录每层输出的尺寸。
# 所以，tensorbaord需要一个假的数据 `data` 来探测网络各层输出大小，并指示输入尺寸。
# 写一个新的数值序列到logs内的文件里，比如sin正弦波。
for i in range(100):
x = torch.tensor(i/10,dtype=torch.float)
y = torch.sin(x)
# 写入数据的标注指定为 data/sin, 写入数据是y, 当前已迭代的步数是i。
writer.add_scalar('data/sin',y,i)
writer.close()
第二步 在命令行里使用 tensorboard 读取 protocol buffer 格式的数值：
tensorboard --logdir logs --port 80
这样就从logs里读取数值，并在本机80端口开启了一个web服务器
根据命令行的最后提示，访问网址，就可以看见下图了：
常见问题
但是你怕是看不到这两个网页了，因为一个tensorboard内部的bug，你会看到如下错误：
TypeError: GetNext() takes 1 positional argument but 2 were given
tensorboard根本无法启动。这点有人在这个博客中提到过，但是他的修复方法并不好用。
我们发现需要做的是如下几步：
- 若安装了tensorboardX, 先卸载：
pip uninstall tensorboardX - 若安装了tb-nightly，先卸载：
pip uninstall tb-nightly - 若安装了tensorboard， 先卸载：
pip uninstall tensorboard - 安装tensorboard，
pip install tensorboard注意，tensorboard要1.7以上版本，且要和tensorflow版本对应，比如tensorflow版本1.8.0，则要键入： pip install tensorboard==1.8.0， 否则tf-nightly会抱怨tensorboard 版本不对，拒绝安装。 - 安装tb-nightly :
pip install tb-nightly - 安装tensorboardX, :
pip install tensorboardX
好了可以用了。