学习内容主要是：TensorBoard可视化图模型，主要是在windows电脑上操作。

详细介绍TensorBoard的使用

以一个简单的线性回归tensorflow代码为例，使用with tf.name_scope():可以自定义命名空间，这样就非常方便自己标记每个模块的名字，可以更好的理解模型。tf.summary.FileWriter('文件存放路径'，sess.graph)语句一般放在tf.Session()会话开启之后。

在当前目录下生成文件夹logs，在文件夹logs中有一个新生的文件：

现在要查看events.out.tfevents.1529826763.LAPTOP-75PG9514文件，查看方法：如果用的是mac或者linux的话，就没有问题。如果用的是windows的话，请注意：  windows一般打开命令行提示符都是在c盘，所以我们要进入到logs文件夹所在的目录下。

logs文件夹里的文件

进入logs文件夹所在的盘，我的是在D盘，然后再使用tensorboard --logdir='你的logs文件夹所在的路径'：

遇到了问题

遇到问题：

电脑上已经安装了tensorboard，能够在Scripts里面找到tensorboard.exe，但是启动的时候报错：

from .constants import encodings, ReparseException

ImportError: cannot import name 'encodings'

解决方法：更新tensorflow版本，方法一是只更新tensorflow，方法二是更新Anaconda和tensorflow。

解决方法一：

1）查看tensorflow版本和tensorflow文件路径

1.查看tensorflow版本和tensorflow文件路径

2）pip install --upgrade tensorflow 更新tensorflow版本，从截图中可以看出当前pip install 可以更新到的tensorflow版本为1.8.0。 pip install给windows电脑选择安装的文件为：tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

3）刚才是因为tensorflow下载太慢，掉了链接，重新下载也是比较慢的，所以可以使用镜像安装。安装语句：pip install --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.8.0   更新到当前tensorflow的最新版本。

使用清华镜像安装tensorflow

注意：安装的时候，最好是把Jupyter Notebook关上。

解决方法二：重新安装Anconda，然后安装高版本的tensorflow

问题解决完毕！！！！！

cmd进入windows命令行操作界面，然后准换到logs文件所在的磁盘，此处需要转换到D盘。 然后再使用：tensorboard --logdir='你的logs文件夹路径'   回车后就能够生成一个http链接。

将你的http链接复制到Google浏览器中，然后浏览器就会返回当前模型图：

模型中的每个op可以不断的点开，比如点开softmax：