TensorBoard可以直接在筆記本體驗中使用，例如Colab和Jupyter 。這對於共享結果，將TensorBoard集成到現有工作流程中以及使用TensorBoard而不在本地安裝任何東西可能會有所幫助。
首先安裝TF 2.0並加載TensorBoard筆記本擴展：
對於Jupyter用戶：如果您已經將Jupyter和TensorBoard安裝在同一virtualenv中，那麼您應該很好。如果您使用的是更複雜的設置，例如全局Jupyter安裝和用於不同Conda / virtualenv環境的內核，則必須確保tensorboard二進製文件位於Jupyter筆記本上下文內的PATH 。一種實現方法是修改kernel_spec ，使環境的bin目錄位於PATH前面， 如此處所述 。
如果您使用TensorFlow的每晚運行Jupyter Notebook服務器的Docker映像，則不僅要公開筆記本的端口，還要公開TensorBoard的端口。
因此，使用以下命令運行容器：
其中-p 6006是TensorBoard的默認端口。這將為您分配一個端口以運行一個TensorBoard實例。要具有並發實例，必須分配更多端口。
導入TensorFlow，日期時間和操作系統：
下載FashionMNIST數據集並對其進行縮放：
創建一個非常簡單的模型：
使用Keras和TensorBoard回調訓練模型：
使用筆記本電腦內啟動TensorBoard 魔法 ：
現在，您可以查看儀表板，例如標量，圖形，直方圖等。某些儀表板在Colab中尚不可用（例如配置文件插件）。
%tensorboard魔術與TensorBoard命令行調用的格式完全相同，但是前面帶有% -sign。
您還可以在培訓之前啟動TensorBoard以對其進行監視：
通過發出相同的命令，可以重用相同的TensorBoard後端。如果選擇了其他日誌目錄，則將打開TensorBoard的新實例。端口是自動管理的。
開始訓練新模型並觀看TensorBoard每30秒自動更新一次，或者使用右上方的按鈕對其進行刷新：
您可以使用tensorboard.notebook API進行更多控制：