数据序列化
TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行。TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据。下面是 TensorBoard 中汇总数据（Summary data）的大体生命周期。
首先，创建你想汇总数据的 TensorFlow 图，然后再选择你想在哪个节点进行汇总(summary)操作。
比如，假设你正在训练一个卷积神经网络，用于识别 MNISt 标签。你可能希望记录学习速度(learning rate)的如何变化，以及目标函数如何变化。通过向节点附加scalar_summary操作来分别输出学习速度和期望误差。然后你可以给每个 scalary_summary 分配一个有意义的 标签，比如 ‘learning rate‘ 和 ‘loss function‘。
或者你还希望显示一个特殊层中激活的分布，或者梯度权重的分布。可以通过分别附加 histogram_summary 运算来收集权重变量和梯度输出。
所有可用的 summary 操作详细信息，可以查看summary_operation文档。
在TensorFlow中，所有的操作只有当你执行，或者另一个操作依赖于它的输出时才会运行。我们刚才创建的这些节点（summary nodes）都围绕着你的图像：没有任何操作依赖于它们的结果。因此，为了生成汇总信息，我们需要运行所有这些节点。这样的手动工作是很乏味的，因此可以使用tf.merge_all_summaries来将他们合并为一个操作。
然后你可以执行合并命令，它会依据特点步骤将所有数据生成一个序列化的Summary protobuf对象。最后，为了将汇总数据写入磁盘，需要将汇总的protobuf对象传递给tf.train.Summarywriter。
SummaryWriter 的构造函数中包含了参数 logdir。这个 logdir 非常重要，所有事件都会写到它所指的目录下。此外，SummaryWriter 中还包含了一个可选择的参数 GraphDef。如果输入了该参数，那么 TensorBoard 也会显示你的图像。
现在已经修改了你的图，也有了 SummaryWriter，现在就可以运行你的神经网络了！如果你愿意的话，你可以每一步执行一次合并汇总，这样你会得到一大堆训练数据。这很有可能超过了你想要的数据量。你也可以每一百步执行一次合并汇总。
1. Tensorboard介绍
1.1 Tensorboard的数据形式
Tensorboard可以记录与展示以下数据形式：
（1）标量Scalars
（2）图片Images
（3）音频Audio
（4）计算图Graph
（5）数据分布Distribution
（6）直方图Histograms
（7）嵌入向量Embeddings
1.2 Tensorboard的可视化过程
（1）首先肯定是先建立一个graph,你想从这个graph中获取某些数据的信息
（2）确定要在graph中的哪些节点放置summary operations以记录信息
使用tf.summary.scalar记录标量
使用tf.summary.histogram记录数据的直方图
使用tf.summary.distribution记录数据的分布图
使用tf.summary.image记录图像数据
（3）operations并不会去真的执行计算，除非你告诉他们需要去run,或者它被其他的需要run的operation所依赖。而我们上一步创建的这些summary operations其实并不被其他节点依赖，因此，我们需要特地去运行所有的summary节点。但是呢，一份程序下来可能有超多这样的summary 节点，要手动一个一个去启动自然是及其繁琐的，因此我们可以使用tf.summary.merge_all去将所有summary节点合并成一个节点，只要运行这个节点，就能产生所有我们之前设置的summary data。
（4）使用tf.summary.FileWriter将运行后输出的数据都保存到本地磁盘中
（5）运行整个程序，并在命令行输入运行tensorboard的指令，之后打开web端可查看可视化的结果
使用tensorboard --logdir=来进行展示