问题
因为本地没有GPU，一些深度学习实验只能在远程服务器上进行，此时使用tensorboard就有些麻烦了。
解决方案
网上有很多解决方案，此处先放一个自己实验可行的方法。
环境
tensorflow-gpu 2.0.0
tensorboard 2.0.1
pycharm 2019.2
windows10、Chrome
具体操作
1、在远程连接服务器时，使用-L命令将服务器的6006端口转移到自己电脑的16006端口
ssh -L 16006:127.0.0.1:6006 username@remote_server_ip
它的作用是将服务器的6006端口上所有内容转发至本机16006端口。
其中，127.0.0.1为本机地址，此处无需更改（使用也可以'localhost'）；16006:127.0.0.1为本机的16006端口，在不影响其他的端口的情况下，可以使用任意端口，但为了安全建议使用16006；6006指的是remote_server_ip的6006端口，此端口为tensorboard的默认端口；username@remote_server_ip就不用多说了。
2、在服务器上正常使用tensorborad
tensorboard --logdir=logs
此时，默认端口为6006。
服务器端口信息
如果此端口被占用，可以使用以下代码更改端口：
tensorboard --logdir=logs --port=8888
3、打开浏览器，输入地址：
127.0.0.1:16006
推荐使用Chrome浏览器。
原出处及参考
tensorflow - How can I run Tensorboard on a remote server? - Stack Overflow
