TensorBoard_Keras

TensorBoard 是一个用于可视化深度学习模型训练过程的工具，而 Keras 是一个高级神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。下面将介绍如何在 Keras 中使用 TensorBoard。

快速开始

要使用 TensorBoard，首先需要安装 TensorBoard 和 Keras：

pip install tensorboard keras

然后，在你的 Keras 模型训练过程中，使用 tf.keras.callbacks.TensorBoard 回调函数：

from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard

tensorboard = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1, write_graph=True)

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, callbacks=[tensorboard])

TensorBoard 功能

• 可视化模型结构：TensorBoard 可以将模型的层和节点以图形化的方式展示出来。
• 查看损失和准确率：你可以通过 TensorBoard 观察到损失函数和准确率的变化情况。
• 查看权重和激活：TensorBoard 还可以展示每一层的权重和激活函数的输出。

本站链接

• TensorFlow 官方文档 - TensorBoard

TensorBoard 模型结构图