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TensorBoard 是 Tensorflow 用來分析與呈現資料流圖形的工具，使用者可以透過平移，縮放，展開節點以顯示更多細節。

該如何使用 TensorBoard，藉由一個小範例來進行說明。

程式部分說明：

1. 在每個 tensor 的定義中，賦予 name 的屬性

a = tf.constant(10, name = "a")
b = tf.constant(90, name = "b")
y = tf.Variable(a+b, name = 'y')

2. 合併圖形中收集到的所有摘要

merged = tf.summary.merge_all()

3. 建立摘要寫入器，將執行時所獲得的摘要寫到 /tmp/tensorflowlogs 資料夾中

writer = tf.summary.FileWriter("/tmp/tensorflowlogs", session.graph)

4. 運行 session.run 建置資料圖形流

session.run(model)
print (session.run(y))

完整程式如下：

接著打開終端機，輸入指令運行 python，可以看到輸出結果 100

為了觀看 TensorBoard，在終端機中，需額外輸入下列指令

tensorboard --logdir=/tmp/tensorflowlogs

並且會出現訊息

Starting TensorBoard at http://0.0.0.0:6006

此時可以打開瀏覽器，輸入網址 localhost:6006，便可以透過 TensorBoard 觀察自己的資料圖形了。