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
