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实现TensorBoard的步骤 💻

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，可帮助开发者监控训练过程、分析模型性能和可视化数据。以下是实现 TensorBoard 的基本流程：

1. 安装TensorBoard
   确保已安装 TensorFlow 库，TensorBoard 通常随 TensorFlow 一起安装。若未安装，可通过以下命令添加：

   pip install tensorflow
   

2. 启动TensorBoard服务
   在代码中添加以下行以记录训练数据：

   from tensorboard import SummaryWriter
   writer = SummaryWriter("logs")
   

   然后通过命令行启动：

   tensorboard --logdir=logs
   

3. 访问TensorBoard界面
   打开浏览器，输入 http://localhost:6006 即可查看实时数据。📊

   

4. 可视化训练结果
   在 TensorBoard 中，可查看：

   • 图表（Scalars, Images, Graphs）📈
   • 模型结构（Graphs）🧠
   • 检查点（Checkpoints）💾
   

🔗 扩展阅读：TensorBoard 基础用法教程
📌 提示：确保日志目录路径正确，否则无法加载数据。