当在AWS上使用TensorBoard时，有时会遇到"段错误 (核心已转储)"的错误。这个错误通常是由于TensorBoard版本与AWS上的TensorFlow版本不兼容导致的。下面是解决这个问题的一些步骤：

1. 确保您正在使用与AWS上的TensorFlow版本兼容的TensorBoard版本。您可以在AWS上运行以下命令来查找TensorFlow版本：

   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
   

   然后使用与此版本兼容的TensorBoard版本。

2. 如果您使用的是AWS Sagemaker，可以尝试升级TensorFlow版本。您可以通过在Sagemaker notebook实例中运行以下命令来升级TensorFlow：

   !pip install --upgrade tensorflow
   

3. 如果仍然遇到问题，可以尝试使用conda环境来安装和管理TensorFlow和TensorBoard。首先，创建一个新的conda环境：

   conda create -n myenv python=3.7
   

   然后激活环境：

   conda activate myenv
   

   最后，安装TensorFlow和TensorBoard：

   pip install tensorflow tensorboard
   

4. 如果以上方法都没有解决问题，可以尝试重新安装TensorFlow和TensorBoard。首先，卸载现有版本：

   pip uninstall tensorflow tensorboard
   

   然后，重新安装TensorFlow和TensorBoard：

   pip install tensorflow tensorboard
   

如果您仍然遇到"段错误 (核心已转储)"的问题，可以尝试在AWS论坛或TensorFlow社区寻求帮助，以获取更详细的解决方案。