重裝了tensorflow之後，最近這兩天被tensorboard的調用煩到頭大。還好最後柳暗花明。
首先總結各種實坑：
1. cmd中，tensorbord不是内部或外部指令，也不是可執行的程式或批處理檔案。這個應該是最常見的error。這個比較好解決，各位都是老司機了，直接反應就是系統環境變量沒添加。找到tensorboard.exe的安裝路徑，通過anaconda安裝的話，一般在xxxxxxx\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Scripts，我的電腦-屬性-進階系統設定-環境變量-系統變量-建立。然後cmd中打開，tensorboard應該就會被識别了。
另外補上cmd指令：cd + 路徑（log檔案的上一級位址），而對于位址不在c盤，cd + /d + 路徑（log的上一級路徑）；tensorboard --logdir = log位址。
2. 接着第二坑。tensorboard指令被識别了，卻是這樣。
找不到指定子產品。然後你就會懷疑人生，各種難道tensorboard沒安裝好？？？不是的，你的tensorflow都跑的飛起了，一起打包安裝的tensorboard去哪了呢。在經曆各種糾結後，我靈光一閃，答案就在1中，我的tensorflow安裝時建立了一個獨立的環境，叫tensorflow-gpu。開始偉大的嘗試。ps如果安裝了pycharm，建議用pycharm的自帶的terminal cmd，一樣的效果，友善簡潔，旁邊一個是console控制台，類似一個python解釋器。
terminal中，activate tensorflow-gpu ，進入tensorflow-gpu環境，跟前面一樣，cd 進入log路徑，然後再tensorboard --logdir=路徑（圖中由于儲存log的檔案夾train就放在了project路徑下，是以直接預設打開了log的上一級路徑，更省力，懶癌症）。
完美到位。
3.接着可能又是第三坑，tensorboard在浏覽器打不開。這時像上面，tensorboard --logdir=xxx 後面強制加上 --host=127.0.0.1，就OK了。
最後還有别的解決辦法，例如直接通過找到tensorboard的源碼庫位址，像這樣xxx/lib/site-packages/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py ，直接啟動用tensorboard.py啟動tensorboard，太麻煩了。
總之，本文中方法應該是最高效的了，沾沾自喜！