1. 简介
TensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具，用于对训练过程中的模型指标、数据流图等进行可视化分析。本教程将介绍如何使用Bazel编译TensorBoard。
2. Bazel简介
Bazel是谷歌公司开源的一款构建工具，可用于构建各种类型的软件项目。它具有高度的可扩展性和灵活性，可以帮助开发人员快速而高效地构建复杂的软件系统。
3. TensorBoard编译环境搭建
3.1 安装Bazel
首先，我们需要安装Bazel。在Ubuntu系统上，可以通过以下命令进行安装：
sudo apt install bazel
安装完成后，可以通过运行以下命令来验证Bazel的安装：
bazel version
如果成功输出Bazel的版本信息，则表示安装成功。
3.2 下载TensorBoard源代码
接下来，我们需要下载TensorBoard的源代码。可以通过以下命令从GitHub上克隆TensorBoard的仓库：
git clone https://github.com/tensorflow/tensorboard.git
克隆完成后，进入tensorboard目录：
cd tensorboard
3.3 编译TensorBoard
在编译TensorBoard之前，我们需要修改一下代码。找到tensorboard/plugins/distributions/distributions_demo.py文件，并将以下代码注释掉：
# Sorry for the hack, but this demo is tricky to make compatible with both Python
# 2 and Python 3.
#
# from tensorflow.contrib.distributions.python.ops.bijectors import (
# inline_comments_transform)
然后，使用以下命令编译TensorBoard：
bazel build //tensorboard:tensorboard
编译完成后，可执行文件将位于bazel-bin/tensorboard/tensorboard目录下。
4. 运行TensorBoard
4.1 准备日志文件
在运行TensorBoard之前，我们需要准备一些用于可视化的日志文件。可以使用TensorFlow编写一个简单的脚本来生成这些日志文件。
创建一个log_demo.py文件，并将以下代码复制到文件中：
import tensorflow as tf
# Create a TensorFlow session.
sess = tf.Session()
# Create a TensorFlow placeholder.
x = tf.placeholder(tf.float32)
# Create a TensorFlow constant.
y = tf.constant(2.0)
# Create TensorFlow operations.
z = tf.multiply(x, y)
# Write the TensorFlow graph to a TensorBoard event file.
writer = tf.summary.FileWriter('logs', sess.graph)
# Close the TensorFlow session.
sess.close()
保存文件后，使用以下命令运行脚本：
python log_demo.py
运行完成后，将生成一个名为logs的目录，其中包含TensorBoard需要的日志文件。
4.2 启动TensorBoard
使用以下命令启动TensorBoard，并指定日志文件的目录：
./bazel-bin/tensorboard/tensorboard --logdir=logs
启动成功后，在浏览器中打开http://localhost:6006，即可看到TensorBoard的界面。
4.3 查看可视化结果
在TensorBoard界面中，可以通过点击相应的标签查看不同的可视化结果，如模型指标、数据流图等。
注意：为了使可视化结果更加清晰，可以在运行TensorBoard时，指定一个较小的温度值，如0.6。具体操作为，在启动TensorBoard时，使用以下命令：
./bazel-bin/tensorboard/tensorboard --logdir=logs --samples_per_plugin=images=0.6
这样可以降低采样率，使得生成的可视化结果更加清晰。