【发布时间】：2016-02-11 13:37:29
【问题描述】：
如何安装 TensorFlow 的张量板？
【问题讨论】：
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你可以这样做：
conda install -y -c conda-forge tensorboard
【发布时间】：2016-02-11 13:37:29
【问题描述】：
我在 MacOS 上本地安装了 tensorflow 1.15.0（显然包括 tensorboard）。
对我来说，我的用户目录中相关文件的路径是 Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/tensorboard/main.py。所以，which 对我不起作用，但您必须查找名为 main.py 的文件，这很奇怪，因为它显然是为其他用户命名的。
【讨论】：
最好不要混淆虚拟环境或在根目录进行安装。我为无忧安装所采取的步骤如下。我使用 conda 来安装我所有的依赖项而不是 pip。我正在回答额外的细节，因为当我尝试在我的根环境上安装张量板和张量流时，它搞砸了。
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创建一个虚拟环境
conda create --name my_env python=3.6 -
激活虚拟环境
source activate my_env -
安装基本的必需模块
conda install pandasconda install tensorflow -
安装张量板
conda install -c condo-forge tensor board
希望有帮助
【讨论】：
如果您使用的是 Python 的 anaconda 发行版，那么只需执行以下操作：
$❯ conda install -c conda-forge tensorboard
或
$❯ conda install -c anaconda tensorboard
此外，您可以通过以下方式搜索软件包存储库来查看各种构建：
$❯ anaconda search -t conda tensorboard
其中将列出频道和相应的构建、支持的操作系统、Python 版本等，
【讨论】：
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conda install的手册页说-c标志被忽略，这是怎么回事？ -
@xjcl 如果您键入
man conda install，则不会打开 conda 的手册页。 -
@xjcl 根据我的经验，它绝对不会被忽略。这很奇怪。
-c conda-forge似乎大部分时间都对我有用。 -
@CharlieParker 我可能无意中打开了
install的手册页，抱歉
如果您使用pip 安装了TensorFlow，则可以通过在终端上发出命令which tensorboard 来检索TensorBoard 的位置。然后，如有必要，您可以编辑 TensorBoard 文件。
【讨论】：
为它创建一个别名可能会有所帮助。
安装并找到您的张量板位置：
pip install tensorboard
pip show tensorboard
在 .bashrc 中添加以下别名：
alias tensorboard='python pathShownByPip/tensorboard/main.py'
打开另一个终端或运行 exec bash。
对于 Windows 用户，cd 进入 pathShownByPip\tensorboard 并从那里运行 python main.py。
对于 Python 3.x，使用 pip3 而不是 pip，别忘了在别名中使用 python3。
【讨论】：
您要查找的pip 包是由Google 开发的tensorflow-tensorboard。
【讨论】：
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这个答案曾经是准确的，但现在不再准确了：这个包现在被简单地称为
tensorboard，而tensorflow-tensorboard已失效。
安装Tensorflow的步骤在这里：https://www.tensorflow.org/install/
例如，在仅用于 CPU（无 GPU）的 Linux 上，您可以键入以下命令：
pip install -U pip
pip install tensorflow
由于TensorFlow 依赖于TensorBoard，所以应该不需要运行以下命令：
pip install tensorboard
【讨论】：
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你试过了吗。我无法运行张量板。现在我已经 git 克隆了 tensorflow 存储库，我正在尝试构建 bazel，因为这似乎是一个要求
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@Alex_M 是的，这对我有用。 TensorBoard 是作为 Tensorflow 的一部分安装的，我可以使用
python .local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=tmp运行它 -
@Alex_M：只要你能够运行 TensorFlow，你也应该能够运行 TensorBoard；如果你安装了 pip，那么你可以只使用
tensorboard命令，但是在 tensorflow/tensorboard 下运行 tensorboard.py 文件应该也可以。 -
完全好奇。因为我在 Windows 上的 vm 中运行 linux，所以我今天组织了一个 ssd 并在裸机上安装了 linux。我 pip 安装了 tensorflow，现在我无法再运行 tensorboard。 “hich tensorboard”什么都不返回
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我发现这个答案具有误导性，因为
tensorboard不需要tensorflow。许多其他 ML 库使用tensorboard进行日志记录，因此我不会将tensorflow声明为tensorboard的要求。正确且更简单的响应是直接使用 conda 或 pip 安装 tensorboard，跳过tensorflow的安装。
TensorBoard 不是一个单独的组件。 TensorBoard 与 TensorFlow 一起打包。
【讨论】：
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现在，它是分开的：
pip install tensorboard
添加这个只是为了这个问题的完整性（有些问题可能会因为这个问题的重复而被关闭）。
我通常对 pip 使用用户模式，即。 pip install --user 即使指令采用 root 模式。这样，我的张量板安装在~/.local/bin/tensorboard 中，它不在我的路径中（这也不应该是理想的）。所以我无法访问它。
在这种情况下，运行
sudo ln -s ~/.local/bin/tensorboard /usr/bin
应该修复它。
【讨论】：
尝试在终端中输入which tensorboard。如果您在tensorboard README 中提到installed with pip，它应该存在（尽管文档没有告诉您现在可以启动张量板而不做任何其他事情）。
你需要给它一个日志目录。如果您位于保存图表的目录中，则可以从终端启动它，如下所示：
tensorboard --logdir .
或更笼统地说：
tensorboard --logdir /path/to/log/directory
对于任何日志目录。
然后打开您喜欢的网络浏览器并输入localhost:6006 进行连接。
这应该让你开始。至于在训练过程中记录任何有用的信息，您需要使用TensorFlow Summary API。您也可以使用TensorBoard callback in Keras。
【讨论】：
pip install tensorflow.tensorboard # install tensorboard
pip show tensorflow.tensorboard
# Location: c:\users\<name>\appdata\roaming\python\python35\site-packages
# now just run tensorboard as:
python c:\users\<name>\appdata\roaming\python\python35\site-packages\tensorboard\main.py --logdir=<logidr>
【讨论】：
如果您的 TensorFlow 安装位于此处：
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow
那么启动Tensorboard的python命令是：
$ python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=/home/user/Documents/.../logdir
从 pip 安装允许你使用：
$ tensorboard --logdir=/home/user/Documents/.../logdir
【讨论】：
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自编写此答案以来，路径略有变化。现在是：
tensorflow/tensorboard/backend/tensorboard.py（另外，pip show tensorflow可用于获取特定机器的基本目录）