一、什么是TensorBoard?

TensorBoard 是一组用于数据可视化的工具，它包含在流行的开源机器学习库 Tensorflow 中。TensorBoard 的主要功能包括：

• 可视化模型的网络架构
• 跟踪模型指标，如损失和准确性等
• 检查机器学习工作流程中权重、偏差和其他组件的直方图
• 显示非表格数据，包括图像、文本和音频
• 将高维嵌入投影到低维空间

二、如何安装和使用TensorBoard?

• 因为tensorboard包含在Tensorflow中，可以安装Tensorflow或者只安装tensorboard。使用命令行：

pip install tensorflow
pip install tensorboard

• 启动TensorBoard，打开终端输入：

tensorboard --logdir <directory_name>

记得将<directory_name>替换成你保存数据的目录

可能有小伙伴不知道怎么在Pycharm中打开终端，方法有：

• Ctrl+F12
• View  ——>  Tool Windows  ——>  Terminal

• 右键项目  ——>  Open In  ——>  Terminal

  

下方就会出现终端了

 在终端中输入启动TensorBoard的命令，就会得到下面的结果：

在浏览器中打开后可以得到：

 三、报错和解决办法?

• 报错1：tensorboard : 无法将“tensorboard”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。

 解决办法：点击工具栏“File”  ——>  Settings  ——>  Tools  ——>  Terminal  ——> Shell path

在Shellpath里面原来是powershell.exe，我们将其改成cmd.exe这个，然后重启Pycharm!!重启

 重新打开Pycharm和终端后，可以发现显示的是你自己虚拟环境的名字，这时候就没问题了。

在遇到这个问题查找资料的时候，找到有些博主的解决方法，大多是重新创建一个Pytorch虚拟环境，如【已解决】tensorboard:无法将“tensorboard”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称_tensorboard vscode-CSDN博客

但我自己觉得太复杂，而且我也没有尝试是否能解决这个问题，大家如果按照我的方法没有解决的话可以参考一下。

•  报错2:UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x8b in position 22: invalid start byte

      解决方法：应该是数据存放的路径中有中文或者项目名称有中文，把中文换成英文即可。

• 报错3：TypeError: Descriptors cannot be created directly.

       解决方法：原因就是你的protobuf库的版本不对，大概率是版本太高了。把protobuf版本降低到3.20.0