在用深度学习模型训练完模型后，会有一些events.out.tfevents格式的日志信息文件，如下图：在这类文件需要用tensorboard进行打开，并且查看训练过程的信息内容。1.tensorboard安装pipinstalltensorboard-ihttps://pypi.douban.com/simple2.开启tensorboard可视化events.out.tfevents文件服务命令格式为：tensorboard--logdir=日志所在的目录路径--port=8008注意：日志所在的目录是指日志的目录文件夹，不是日志本身路径。以上面图片中为例，命令为：tensorboard-

在tensorflow.contrib.learn中使用estimator.Estimator时，在训练和预测之后，modeldir中有这些文件:p>检查点events.out.tfevents.1487956647events.out.tfevents.1487957016图表.pbtxtmodel.ckpt-101.data-00000-of-00001model.ckpt-101.indexmodel.ckpt-101.meta当图形复杂或变量数量大时，graph.pbtxt文件和事件文件可能会非常大。这是一种不写这些文件的方法吗？由于模型重新加载只需要检查点文件，因此删除它们不

     目录一、安装包准备1、直接安装tensorboard（推荐）2、安装tensorflow（不推荐）二、tensorboard可视化三、导出可视化结果四、后期使用遇到的问题         在跑深度学习代码时，具体来说是CoANet的代码，在输出文件中有这样一个文件，如下所示：        events.out.tfevents文件可以使用tensorboard可视化。一、安装包准备        有两种方式，直接安装tensorboard包，或者安装tensorflow包（这里面自带tensorboard）        1、2选一种方式即可1、直接安装tensorboard（推荐