前言
今天上午在制作演示案例的时候，需要使用TensorBoard将训练过程可视化出来，原本想着很简单的，但是还是遇到了一些bug，现在就把当时我遇到的一些问题整理出来，请看文章。
bug从何而来
我们先来写一个小的demo：借用keras来加载FashionMNIST数据集，并自定义训练模型，其网络层级结构如下图所示：
核心层代码如下所示：
def __init__(self): self.cnn_1 = tf.keras.layers.Conv2D(32,3,activation=tf.nn.relu) self.batch_norm_1 = tf.keras.layers.BatchNormalization() self.cnn_2 = tf.keras.layers.Conv2D(64,3,activation=tf.nn.relu) self.batch_norm_2 = tf.keras.layers.BatchNormalization() self.cnn_3 = tf.keras.layers.Conv2D(128,3,activation=tf.nn.relu) self.batch_norm_3 = tf.keras.layers.BatchNormalization() self.last_dense = tf.keras.layers.Dense(10,activation=tf.nn.softmax)
现在我们的需求是将训练过程可视化展示出来，因此我们需要初始化TensorBoard，请看如下代码：
# 初始化tensorboard tensorboard = tf.keras.callbacks.TensorBoard(histogram_freq=1) model.fit(x=train_images,y=train_labels,epochs=20,verbose=2,callbacks=[tensorboard]) model.evaluate(x=test_images,y=test_labels)
接着，我们进入终端执行如下命令：
tensorboard --logdir=/full_path_to_your_logs/train
小伙伴们请注意，我遇到的bug就是从这里开始的，请看问题：
- 如何进入Mac下的Anaconda prompt？
- zsh:command not found:tensorboard问题的解决方法。
Mac下的Anaconda prompt
首先，我们明确一点，mac下的anaconda prompt就是自带的terminal，我们来打开terminal，输入如下命令，发现报错信息如下所示：
我们发现错误信息提示我们并不能找到tensorboard的的相关命令，请看解决方法。
我们继续在终端中输入如下命令：
vim ~/.zshrc
并向.zshrc文件中添加如下命令：
source ~/.bash_profile
执行完上述操作之后，我们保存并退出vim，在终端中执行如下命令：
source ~/.zshrc
执行完上述所有操作之后，我们发现terminal中命令行的最前面多了一个（base）字样，我们接着继续输入tensorboard，发现如下信息：
我们发现，此时的报错信息不再是...command not found...之类的信息，而是提示我们在使用tensorboard的时候应该加上logdir或db等参数信息。
好的，解决了上述问题之后，我们回到上文提到的那个例子当中。
首先，给小伙伴们看一下我们的项目目录：
接着，我们来看具体的操作：
最后，我们通过如下地址（http://localhost:6006/）即可在网页端查看可视化过程：
that's great，解决了bug，接下来我们就可以为所欲为啦～
...command not found...
其实在上文中，我们在讲解mac下的anaconda prompt时，就已经提及到了一种解决方法，接下来，我们看第二种解决方法。
仍然是在项目文件目录下，我们输入如下命令：
alias tensorboard='python3 -m tensorboard.main'
执行完上述命令之后，我们接着执行tensorboard的启动命令，请看下图：
tensorboard启动成功，以上就是我在启动tensorboard过程中遇到的几个bug，小伙伴们学会了吗？希望能够给各位小伙伴带来一丝丝帮助！
