有太多小伙伴问David 9关于Tensorboard的入门了，
我们都知道tensorflow训练一般分两步走：第一步构建流图graph，第二步让流图真正“流”起来（即进行流图训练）。
tensorboard会对这两步都进行跟踪，启动这种跟踪你必须先初始化一个tensorflow的log文件writer对象：
writer = tf.train.SummaryWriter(logs_path, graph=tf.get_default_graph())
然后启动tensorboard服务：
[root@c031 mnist]# tensorboard --logdir=/tmp/mnist/2 TensorBoard 1.5.1 at http://c031:6006 (Press CTRL+C to quit)
即可看到你定义的流图：
GRAPHS中的每个方框代表tensorflow代码中的scope作用域，比如上图就定义了7个作用域：train, cross_entropy, Accuracy, softmax, input, weights, biases. 每个作用域下都可能有一些Variable或者计算操作的Tensor，可以对方框双击鼠标放大：
上图可见，input的scope下有两个placeholder：x-input和y-input. 继续阅读tensorboard快速上手，tensorboard可视化普及贴（代码基于tensorflow1.2以上）