启动 TensorBoard
1. 在浏览器中显示
在cmd命令窗口，将目录切换到 预测身高_logs 所在文件夹，执行下面命令：
tensorboard --logdir 预测身高_logs
窗口显示信息如下：
说明 启动 TensorBoard 成功
红色框中是浏览器访问的网址，在浏览器地址栏输入：
http://localhost:6006
或者
http://127.0.0.1:6006
2. 在jupyter notebook中显示（不常用）
还可以直接在jupyter notebook中显示
界面说明
导航
如上图绿色框
scalars：标量 仪表盘显示的损失和指标如何与每个时间段改变。还可以跟踪训练速度，学习率和其他标量值。
graphs：图形 仪表盘用于模型可视化。
distributions和histograms：分布 和 直方图 仪表盘显示的内容相同，都是张量随时间的分布。
可视化 权重 和 偏置量 ，并验证它们是否以预期的方式变化
scalars（常用）
标量仪表盘显示的损失和指标如何与每个时间段改变。还可以跟踪训练速度，学习率和其他标量值。
最下角的其他记录，有每次的训练结果和验证结果
graphs
图形仪表盘显示模型的整个结构
distributions 和 histograms
distributions
分布仪表盘显示的内容相同，是 各参数 随训练 步数 的增加而变化的情况。
是 分位数 折线图 的堆叠
可视化 权重 和 偏置量 ，并验证它们是否以预期的方式变化
上图解释：
- 左侧是其他记录
- 左图是偏置量变化，Y轴表示偏置量，X轴表示步数。
- 右图是权重变化，Y轴表示权重值，X轴表示训练步数。
histograms
直方图仪表盘 是使用 直方图 显示 各参数 随训练 步数 的增加而变化的情况
X轴表示权重值，Y轴表示训练步数。颜色越深表示时间越早，越浅表示时间越晚（越接近训练结束）
影响代码
tb_cb=tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir,histogram_freq=1)
当histogram_freq设置为0时，这两个仪表盘没有图
感谢
https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/77426577