针对“解决更新tensorflow后应用tensorboard报错的问题”，我准备了以下的完整攻略：
在更新tensorflow版本或者创建新的虚拟环境时，当你使用tensorboard来监控训练过程时，你会得到下面的错误提示：
AttributeError: module 'tensorboard.summary._tf.summary' has no attribute 'RecordMetadata'
该错误通常是由于tensorboard的版本不兼容tensorflow导致的。因此，我们可以通过升级tensorboard来解决该问题。在命令行中运行以下代码完成升级：
pip install --upgrade tensorboard
你可以通过以下命令来确认是否成功升级：
tensorboard --version
如果你升级了tensorboard却仍然遇到了错误，那么你可以考虑降低tensorflow版本。部分情况下，某些版本的tensorflow和tensorboard并不兼容，导致tensorboard报错的问题。你可以按照以下步骤将tensorflow版本降至1.x版本：
首先安装tensorflow 1.x ：
pip install tensorflow==1.15
然后再安装tensorboard：
pip install tensorboard==1.15
使用以上方法可以解决大多数情况下tensorflow和tensorboard不兼容的问题。
假设你使用的是tensorflow 2.x版本，当你执行以下代码时：
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32,
validation_data=(val_data, val_labels))
你发现无法使用tensorboard监控训练过程，而得到上文提到的错误提示。那么你可以按照上述攻略的方法一先尝试更新tensorboard，如果仍然出现错误，那么你可以选择按照上述的方法二降低tensorflow版本。
假设你创建了一个新的虚拟环境，并安装了tensorflow，但是当你使用tensorboard监控训练过程时仍然遇到了上述的错误提示。那么你可以按照上述攻略的方法一先尝试更新tensorboard，如果仍然出现错误，那么你可以选择按照上述的方法二降低tensorflow版本。
以上就是解决更新tensorflow后应用tensorboard报错的问题的完整攻略，希望对你有所帮助。
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