tensorboard使用过程错误记录

首先代码如下：

def word_vis(self,file,txtname):#生成的模型存放的地址：word_vismodel'+file为新建的文件夹名   txtname是通过word2vec生成 的词向量txt文档地址
    from tqdm import tqdm
    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector
    import os
    import codecs

    words, embeddings = [], []

    log_path = './tmp/word_vismodel'+file #生成的模型存放的地址
    if not os.path.exists(log_path):
        os.mkdir(log_path)

    with codecs.open(txtname, 'r') as f:
        header = f.readline()
        vocab_size, vector_size = map(int, header.split())
        for line in tqdm(range(vocab_size)):
            word_list = f.readline().split(' ')
            word = word_list[0]
            #此处由于维度出错 Cannot feed value of shape (33, 99) for Tensor 'Placeholder:0', which has shape '(33, 100)'
            vector = word_list[1:]#刚开始代码是word_list[1:-1]报上面的错误，修改后没有问题
            if word == "":
                continue
            words.append(word)
            embeddings.append(np.array(vector))
    assert len(words) == len(embeddings)
    print(len(words),vector_size)

    with tf.Session() as sess:
        X = tf.Variable([0.0], name='embedding')
        place = tf.placeholder(tf.float32, shape=[len(words), vector_size])
        set_x = tf.assign(X, place, validate_shape=False)
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        sess.run(set_x, feed_dict={place: embeddings})
        with codecs.open(log_path + '/metadata.tsv', 'w') as f:
            for word in tqdm(words):
                f.write(word + '\n')

        # with summary
        summary_writer = tf.summary.FileWriter(log_path, sess.graph)
        config = projector.ProjectorConfig()
        embedding_conf = config.embeddings.add()
        embedding_conf.tensor_name = 'embedding:0'
        embedding_conf.metadata_path = os.path.join('metadata.tsv')
        projector.visualize_embeddings(summary_writer, config)

        # save
        saver = tf.train.Saver()
        saver.save(sess, os.path.join(log_path, "model.ckpt"))

报错2：按照官方文档给出的运行tensorboard文件方式发现无法显示，查阅资料https://blog.csdn.net/whitesilence/article/details/79261592 发现，需要先将运行目录定位到存放要显示图像的文件位置
也就是上面的log_path ，先通过命令行进入该路径，然后输入： tensorboard --logdir ./即可运行当前路径下得到的图像
报错3：具体报错是显示英文：typeerror...具体不记得了，但是左下角出现了文件节点有13个但是生成图像的文件有12个节点，猜测是由于我的词向量文件有一个词是空格的问题，把词向量文件中该空格及相应的向量
还有将第一行的13改成12就没有问题了。
还有一个问题需要注意：我的电脑没有办法通过localhost:6006进入该软件显示界面，是在命令行下输入tensorboard --logdir ./后提示的路径，具体可以参看自己的电脑提示tensorboard --logdir ./                         
另外，我发现写多个word_vis()每次都是第一个该函数能执行出来结果，剩余的显示不了图像，需要重新执行