replace tb with vdl in demo (#582)

demo/image_classification/README.md

@@ -131,7 +131,7 @@ task.finetune_and_eval()
 
 Fine-tune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令
 ```bash
-$ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
+$ visualdl --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
 ```
 其中${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，用浏览器打开192.168.0.1:8040，即可看到训练过程中指标的变化情况。
 

demo/multi_label_classification/README.md

@@ -166,7 +166,7 @@ cls_task.finetune_and_eval()
 Fine-tune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令。
 
 ```bash
-$ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
+$ visualdl --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
 ```
 
 其中${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，用浏览器打开192.168.0.1:8040，即可看到训练过程中指标的变化情况。

demo/qa_classification/README.md

@@ -159,7 +159,7 @@ cls_task.finetune_and_eval()
 
 Fine-tune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令：
 ```bash
-$ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
+$ visualdl --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
 ```
 其中${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，用浏览器打开192.168.0.1:8040，即可看到训练过程中指标的变化情况。
 

demo/reading_comprehension/README.md

@@ -172,7 +172,7 @@ reading_comprehension_task.finetune_and_eval()
 
 Fine-tune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令
 ```bash
-$ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
+$ visualdl --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
 ```
 其中${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，用浏览器打开192.168.0.1:8040，即可看到训练过程中指标的变化情况。
 

demo/regression/README.md

@@ -156,7 +156,7 @@ reg_task.finetune_and_eval()
 
 Fine-tune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令：
 ```bash
-$ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
+$ visualdl --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
 ```
 其中${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，用浏览器打开192.168.0.1:8040，即可看到训练过程中指标的变化情况。
 

demo/senta/README.md

@@ -148,7 +148,7 @@ cls_task.finetune_and_eval()
 
 Fine-tune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令
 ```bash
-$ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
+$ visualdl --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
 ```
 其中${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，用浏览器打开192.168.0.1:8040，即可看到训练过程中指标的变化情况。
 

demo/sequence_labeling/README.md

@@ -165,7 +165,7 @@ seq_label_task.finetune_and_eval()
 Fine-tune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令：
 
 ```bash
-$ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
+$ visualdl --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
 ```
 其中${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，用浏览器打开192.168.0.1:8040，即可看到训练过程中指标的变化情况。
 

demo/text_classification/README.md

@@ -176,7 +176,7 @@ cls_task.finetune_and_eval()
 
 Fine-tune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令：
 ```bash
-$ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
+$ visualdl --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
 ```
 其中${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，用浏览器打开192.168.0.1:8040，即可看到训练过程中指标的变化情况。
 

docs/tutorial/autofinetune.md

@@ -159,7 +159,7 @@ $ hub autofinetune train.py --param_file=hparam.yaml --gpu=0,1 --popsize=5 --rou
 AutoDL Finetuner API在优化超参过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令。
 
 ```shell
-$ tensorboard --logdir ${OUTPUT}/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
+$ visualdl --logdir ${OUTPUT}/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}
 ```
 
 其中${OUTPUT}为AutoDL Finetuner输出目录，${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，