TensorFlow图无法绘制求助：TensorBoard显示无关main/auxiliary图

嘿，我来帮你搞定这个TensorBoard的小问题！

首先咱们先弄明白为啥会出现两个图：你用的是TensorFlow 1.x版本（从tf.Session()就能看出来），在这个版本里，TensorBoard默认会把计算图拆分成main和auxiliary两个分组——main是你自己定义的计算节点，auxiliary则是TensorFlow内部的一些辅助节点（比如初始化操作、默认变量管理节点之类的）。但你的代码非常简单，没有这些内部节点，所以可能auxiliary图是空的，而main图里才是你真正的a*b计算逻辑。

不过如果你不想看到多余的分组，或者确实觉得显示的图和代码对不上，试试下面这几个解决方案：

方案1：显式创建自定义计算图 #

通过显式创建自己的图，避免TensorFlow默认图混入内部节点，代码修改如下：

import tensorflow as tf

# 显式创建属于你自己的计算图
custom_graph = tf.Graph()
with custom_graph.as_default():
    # 给节点加上名字，方便在TensorBoard里识别
    a = tf.constant(1.0, name="input_a")
    b = tf.constant(2.0, name="input_b")
    c = tf.multiply(a, b, name="multiply_result")

# 使用自定义图启动会话
with tf.Session(graph=custom_graph) as sess:
    # 把自定义图传给FileWriter，而不是sess.graph
    writer = tf.summary.FileWriter("E:/python_prog", custom_graph)
    print(sess.run(c))
    writer.close()

方案2：清空旧日志文件再重新生成 #

有时候logdir目录里残留的旧日志会干扰TensorBoard的显示。你可以先删除E:/python_prog目录下的所有文件，然后重新运行你的代码生成新的日志，再启动TensorBoard试试。

方案3：在TensorBoard里切换到main图查看 #

如果上面的方法都不想试，你可以直接在TensorBoard的图可视化界面顶部，找到图的下拉选择框，切换到main选项，就能看到你定义的a、b、c三个节点的计算关系了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vivek