tensorboard和tensorboardx

### 回答1：
Tensorboard和TensorboardX都是用于可视化TensorFlow模型和训练过程的工具。

Tensorboard是TensorFlow官方提供的可视化工具，可以展示模型结构、训练过程中的损失函数、准确率等指标，还可以展示图像、音频、文本等数据。Tensorboard可以通过TensorFlow的API直接调用，也可以通过命令行启动。

TensorboardX是一个第三方库，是在Tensorboard基础上进行了扩展，支持PyTorch框架。TensorboardX提供了一些额外的功能，例如可视化3D数据、可视化多个模型的比较等。TensorboardX也可以通过API调用或命令行启动。

### 回答2：
Tensorboard是TensorFlow提供的一个可视化工具，主要用于对模型训练过程的监控和可视化，可以帮助开发者更好地理解和优化模型的训练过程。Tensorboard提供了诸如图形可视化、训练过程可视化、模型结构可视化、高维数据降维可视化、直方图可视化等功能，非常方便实用。

TensorboardX是原Tensorboard的一个社区版本，是在Tensorboard的基础上进行的改进和增强。与原Tensorboard相比，TensorboardX提供了更多的可视化组件，能够更好地支持PyTorch、XGBoost和PaddlePaddle等深度学习框架，同时还实现了多种交互式可视化方案，提供了更加丰富的功能。

TensorboardX提供了TensorFlow API的替代版本，允许用户使用PyTorch深度学习框架与Tensorboard进行集成，从而可以更加方便地进行深度学习模型的可视化。TensorboardX提供了更多的功能，包括自定义标量、直方图、图形、嵌入、文本、视频等组件，还可以对多个Tensorboard run进行集成和对比分析，使得用户更加便捷的进行模型的监控和调试。

在实际的深度学习开发中，使用Tensorboard和TensorboardX可以帮助开发者更加清晰地了解模型的训练情况和性能变化，从而能够更加高效地进行优化和改进。

### 回答3：
Tensorboard和TensorboardX都是TensorFlow的可视化工具，它们都能够帮助开发者实时地监管模型的训练过程。

TensorboardX是对原有Tensorboard功能进行了重新封装，提供了更为简单易用、更为强大的API，且可以不依赖TF session的使用，这使得开发者可以在PyTorch等其他框架上相对方便的应用Tensorboard的可视化功能。TensorboardX支持的功能比原版Tensorboard更加丰富，可以同时绘制多条训练曲线、使用自定义图形，以及显示训练结果的历史。TensorboardX也提供了与原版Tensorboard完全兼容的接口，使用体验几乎和原版相同。

Tensorboard使用上需要依赖TF的Session，在使用上会相对局限一些，不如TensorboardX使用起来那么轻便和便捷。不过Tensorboard内部的可视化工具相对较为丰富，内部集成的常用可视化工具如线图、直方图和散点图等缔造了一些特定的分析场景。Tensorboard也有一些内部 Hook 可以帮助我们在训练中获取一些有用的信息。

总体来说，Tensorboard和TensorboardX在很多方面类似，开发者余需选择适合自己的工具即可。如果你是学习TF或者TensorboardX新手，推荐从Tensorboard开启学习，因为它封装性的使用相对更友好。如果你已经熟练掌握Tensorflow，使用TensorboardX的话会更加简单快捷。