如何安装 TensorFlow 的张量板？
How do I install TensorFlow's tensorboard?
如何安装 TensorFlow 的 tensorboard？
安装Tensorflow的步骤在这里：https://www.tensorflow.org/install/
例如，在 Linux 上仅 CPU（无 GPU），您可以键入此命令：
pip install -U pip
pip install tensorflow
因为 TensorFlow depends on TensorBoard，运行 应该不需要以下命令：
pip install tensorboard
尝试在您的终端中输入 which tensorboard。如果您 installed with pip as mentioned in the tensorboard README 它应该存在（尽管文档没有告诉您现在可以启动 tensorboard 而无需执行任何其他操作）。
你需要给它一个日志目录。如果您在保存图形的目录中，则可以从终端使用以下命令启动它：
tensorboard --logdir .
或更一般地说：
tensorboard --logdir /path/to/log/directory
对于任何日志目录。
然后打开您最喜欢的网络浏览器并输入 localhost:6006 进行连接。
这应该可以帮助您入门。至于在你的训练过程中记录任何有用的东西，你需要使用 TensorFlow Summary API. You can also use the TensorBoard callback in Keras.
TensorBoard 不是一个单独的组件。 TensorBoard 与 TensorFlow 打包在一起。
如果您的 Tensorflow 安装位于此处：
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow
那么启动 Tensorboard 的 python 命令是：
$ python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=/home/user/Documents/.../logdir
pip 安装允许您使用：
$ tensorboard --logdir=/home/user/Documents/.../logdir
如果您使用 pip 安装了 TensorFlow，则可以通过在终端上发出命令 which tensorboard 来检索 TensorBoard 的位置。然后，您可以根据需要编辑 TensorBoard 文件。
您正在寻找的 pip 包是由 Google 开发的 tensorflow-tensorboard。
pip install tensorflow.tensorboard # install tensorboard
pip show tensorflow.tensorboard
# Location: c:\users\<name>\appdata\roaming\python\python35\site-packages
# now just run tensorboard as:
python c:\users\<name>\appdata\roaming\python\python35\site-packages\tensorboard\main.py --logdir=<logidr>
添加这个只是为了这个问题的完整性（有些问题可能会因为这个问题的重复而被关闭）。
我通常使用pip ie的用户模式。 pip install --user 即使指令采用 root 模式。这样，我的 tensorboard 安装在 ~/.local/bin/tensorboard 中，它不在我的路径中（这也不应该是理想的）。所以我无法访问它。
在这种情况下，运行
sudo ln -s ~/.local/bin/tensorboard /usr/bin
应该修复它。
为它创建一个别名可能会有所帮助。
安装并找到您的张量板位置：
pip install tensorboard
pip show tensorboard
在 .bashrc 中添加以下别名：
alias tensorboard='python pathShownByPip/tensorboard/main.py'
打开另一个终端或运行 exec bash.
对于 Windows 用户，从那里 cd 到 pathShownByPip\tensorboard 和 运行 python main.py。
对于Python 3.x，使用pip3代替pip，不要忘记在别名中使用python3。
如果您使用的是 Python 的 anaconda 发行版，那么只需执行以下操作：
$❯ conda install -c conda-forge tensorboard
或
$❯ conda install -c anaconda tensorboard
此外，您可以通过以下方式搜索软件包存储库来查看各种构建：
$❯ anaconda search -t conda tensorboard
这将列出频道和相应的版本、支持的 OS、Python 版本等，
最好不要把虚拟环境搞混，也不要在根目录下安装。我为轻松安装而采取的步骤如下。我使用 conda 来安装我所有的依赖项而不是 pip。我正在回答额外的细节，因为当我试图在我的根环境上安装张量板和张量流时，它搞砸了。
创建虚拟环境
conda create --name my_env python=3.6
激活虚拟环境
source activate my_env
安装所需的基本模块
conda install pandas
conda install tensorflow
安装张量板
conda install -c condo-forge tensor board
希望对您有所帮助
我在 MacOS 上本地安装了 tensorflow 1.15.0（显然包含 tensorboard）。
对我来说，我的用户目录中相关文件的路径是 Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/tensorboard/main.py。所以，which 对我不起作用，但你必须寻找名为 main.py 的文件，这很奇怪，因为它显然为其他用户命名为其他名称。
如何安装 TensorFlow 的 tensorboard？
安装Tensorflow的步骤在这里：https://www.tensorflow.org/install/
例如，在 Linux 上仅 CPU（无 GPU），您可以键入此命令：
pip install -U pip
pip install tensorflow
因为 TensorFlow depends on TensorBoard，运行 应该不需要以下命令：
pip install tensorboard
尝试在您的终端中输入 which tensorboard。如果您 installed with pip as mentioned in the tensorboard README 它应该存在（尽管文档没有告诉您现在可以启动 tensorboard 而无需执行任何其他操作）。
你需要给它一个日志目录。如果您在保存图形的目录中，则可以从终端使用以下命令启动它：
tensorboard --logdir .
或更一般地说：
tensorboard --logdir /path/to/log/directory
对于任何日志目录。
然后打开您最喜欢的网络浏览器并输入 localhost:6006 进行连接。
这应该可以帮助您入门。至于在你的训练过程中记录任何有用的东西，你需要使用 TensorFlow Summary API. You can also use the TensorBoard callback in Keras.
TensorBoard 不是一个单独的组件。 TensorBoard 与 TensorFlow 打包在一起。
如果您的 Tensorflow 安装位于此处：
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow
那么启动 Tensorboard 的 python 命令是：
$ python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=/home/user/Documents/.../logdir
pip 安装允许您使用：
$ tensorboard --logdir=/home/user/Documents/.../logdir
如果您使用 pip 安装了 TensorFlow，则可以通过在终端上发出命令 which tensorboard 来检索 TensorBoard 的位置。然后，您可以根据需要编辑 TensorBoard 文件。
您正在寻找的 pip 包是由 Google 开发的 tensorflow-tensorboard。
pip install tensorflow.tensorboard # install tensorboard
pip show tensorflow.tensorboard
# Location: c:\users\<name>\appdata\roaming\python\python35\site-packages
# now just run tensorboard as:
python c:\users\<name>\appdata\roaming\python\python35\site-packages\tensorboard\main.py --logdir=<logidr>
添加这个只是为了这个问题的完整性（有些问题可能会因为这个问题的重复而被关闭）。
我通常使用pip ie的用户模式。 pip install --user 即使指令采用 root 模式。这样，我的 tensorboard 安装在 ~/.local/bin/tensorboard 中，它不在我的路径中（这也不应该是理想的）。所以我无法访问它。
在这种情况下，运行
sudo ln -s ~/.local/bin/tensorboard /usr/bin
应该修复它。
为它创建一个别名可能会有所帮助。
安装并找到您的张量板位置：
pip install tensorboard
pip show tensorboard
在 .bashrc 中添加以下别名：
alias tensorboard='python pathShownByPip/tensorboard/main.py'
打开另一个终端或运行 exec bash.
对于 Windows 用户，从那里 cd 到 pathShownByPip\tensorboard 和 运行 python main.py。
对于Python 3.x，使用pip3代替pip，不要忘记在别名中使用python3。
如果您使用的是 Python 的 anaconda 发行版，那么只需执行以下操作：
$❯ conda install -c conda-forge tensorboard
或
$❯ conda install -c anaconda tensorboard
此外，您可以通过以下方式搜索软件包存储库来查看各种构建：
$❯ anaconda search -t conda tensorboard
这将列出频道和相应的版本、支持的 OS、Python 版本等，
最好不要把虚拟环境搞混，也不要在根目录下安装。我为轻松安装而采取的步骤如下。我使用 conda 来安装我所有的依赖项而不是 pip。我正在回答额外的细节，因为当我试图在我的根环境上安装张量板和张量流时，它搞砸了。
创建虚拟环境
conda create --name my_env python=3.6激活虚拟环境
source activate my_env安装所需的基本模块
conda install pandasconda install tensorflow安装张量板
conda install -c condo-forge tensor board
希望对您有所帮助
我在 MacOS 上本地安装了 tensorflow 1.15.0（显然包含 tensorboard）。
对我来说，我的用户目录中相关文件的路径是 Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/tensorboard/main.py。所以，which 对我不起作用，但你必须寻找名为 main.py 的文件，这很奇怪，因为它显然为其他用户命名为其他名称。