除了TensorBoard扫描子目录（这样您就可以传递包含运行目录的目录），您还可以将多个目录显式传递给TensorBoard并给予自定义名称（示例摘自--help输出）：

tensorboard --logdir=name1:/path/to/logs/1,name2:/path/to/logs/2

有关详细信息，请参阅TensorBoard文档。
在TensorBoard的最新版本中，这种别名方式需要一个不同的参数，但不鼓励使用它（引用自github上的当前文档-链接如上）：

日志目录和日志目录规范（传统模式）

您还可以传递一个逗号分隔的日志目录列表，TensorBoard将监视每个目录。您还可以通过在名称和路径之间放置冒号来为各个日志目录指定名称，如
第一个月

**不建议使用此标志（--logdir_spec），通常可以避免使用。**TensorBoard递归遍历日志目录;对于更细粒度的控制，最好使用符号链接树。2当使用--logdir_spec而不是--logdir时，一些特性可能不起作用。

我在github（https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1548）上找到了自己问题的答案。
你需要把你的日志放在一个子文件夹中，例如/logs/run 1/，然后在根文件夹中运行tensorboard，例如/logs/。

新版本将***日志目录***更改为***日志目录规范***：

tensorboard --logdir_spec=name1:/path/to/logs/1,name2:/path/to/logs/2

但我真正的建议是使用wandb而不是tensorboard

看起来像这样声明是可以的：

writer = SummaryWriter(logdir='/runs/you_tag')

然后tensorboard将在runs/下创建一个you_tag文件夹，同时，web应用程序将刷新并找到you_tag。