问题的描述：

将tensorflow可视化，绘画出神经网络的流程图，这就是tensorboard的功能。tensorboard就是将tensorflow程序中的保持的tensor数据，绘画在图上。
那么如何应用tensorboard，实现tensorflow的可视化呢？
tensorflow的可视化分为几个步骤？
常见的tensorflow可视化问题如何分析呢？

tensorflow可视化的步骤

1）保存数据
保存数据就是将tensor数据写成“graph”格式的数据，用到的是写文件的函数，
writer=tf.summary.FileWriter(“D://TensorBoard//test”,sess.graph)或者是tf.train.SummaryWriter()或者是tf.summary.create_file_writer()。
为什么这么多？
我看网上也有朋友解释是版本的问题。我之前是按照莫烦的视频，用的是train.SummaryWriter（），然后报错是没有这个属性（attribute），之后换成了sunmmary.FileWriter()就能保存。
括号里面就是保存的路径，注意是“//”来表示等级
2）调用tensorboard
我用的时候pycharm，打开Terminal，它自动就在我这个环境下。然后输入tensorboard --logdir=路径，回车
在给你的网站中打开就好了。浏览器我觉得不影响，360都可以。很多人在这一步就有问题了，打开的浏览器网页没有我们的图。这就是我们要说的几个坑。

注意：当然我们可以定义一些顶层的名字。比如inputs，或者是输入的名字x_input，这个定义就是用到with tf.name_scope(‘train’)： 这个格式。这里也有注意，下面说。

tensorflow可视化常见的问题

1）保存数据的时候，提示没有这个属性。

这个错误就是说train下面没有这个SummaryWriter函数，这个应该是版本的问题，换成tf.summary.FileWriter就好了。具体见这个朋友写的[这篇博文]

2）tensorboard --logdir=路径’ 之后，没有显示图。
也就是不能可视化。这个网上有很多方法，我试了很多，最后也没有一个适合我。我对这个的问题的理解就是，tensorboard这个命令没有找到可视化的文件。如果从这个角度去理解，那么我们就可以试着解决问题。之前我的路径是加了D//，但是没能成功，之后我直接文件夹，然后就成功了。
D:\untitled1>tensorboard --logdir=D://TensorBoard//test
注意我这里是没有‘’单引号
这里我已经是在D盘了。如果你现在是在C盘，要cd到D盘。这样就能够找到这个文件，这样才能显示。
这是其一，还有其二就是我们这个是Graph，所以你要注意是不是在GRAPH下面
浏览器其实无所谓，这只是提供一个接口，我试着用360浏览器也可以显示（当然我一开始也是下载了一个谷歌）。

3）命名的时候，用with tf.name_scope(‘train’)：注意这里的“：”，这时候还要注意，下面的语句要放在with后面。

希望我这里总结的经验可以对您有所帮助，如果有问题，还恳请帮我指出，谢谢。