TensorBoard 是一个可视化工具，用于监控和调试 TensorFlow 和 Keras 模型。以下是如何使用 TensorBoard 的基本步骤：
安装 TensorBoard
首先，确保你已经安装了 TensorFlow。然后，你可以通过以下命令安装 TensorBoard：
pip install tensorboard
运行 TensorBoard
在训练模型的同时，你可以通过以下命令启动 TensorBoard：
tensorboard --logdir=logs
这里的 logs 是包含你的模型日志的目录。
访问 TensorBoard
在浏览器中，输入以下地址：
http://localhost:6006
你将看到 TensorBoard 的界面，其中包含了多个标签页，如 "Scatter Plot"、"Histograms" 等。
标签页说明
- Scatter Plot: 展示模型预测值和真实值之间的关系。
- Histograms: 展示模型参数的分布情况。
- Distributions: 展示模型预测的分布情况。
- Perplexity: 展示模型在训练数据上的困惑度。
实例链接
TensorBoard 图标