TensorBoard 使用技巧 📊

以下是使用 TensorBoard 时的一些实用技巧，帮助你更高效地进行训练监控与可视化：

1. 基本用法

• 启动 TensorBoard 时，确保日志目录正确：tensorboard --logdir=runs
• 使用 --host 参数指定本地访问地址：tensorboard --host=0.0.0.0
• 查看实时训练指标（如损失、准确率）： [了解更多](/community/abc_compute_forum/tensorboard_documentation)

2. 日志图表优化

• 通过 --port 指定端口以避免冲突：tensorboard --port=6006
• 使用 --bind_all 允许外部访问日志数据
• 常见图表类型：
  • 标量曲线（Scalar）：监控损失/准确率变化
  • 直方图（Histogram）：分析权重分布
  • 图像（Image）：可视化输入输出
  

3. 性能分析与调试

• 启用性能分析功能：tensorboard --profile
• 使用 --metrics 参数筛选关键指标
• 常见问题排查：
  • GPU利用率低：检查是否出现内存瓶颈
  • 训练速度慢：优化数据加载与批处理大小
  • 图表异常：确认日志记录频率与格式是否正确
  

4. 高级功能

• 项目管理：通过 --project 参数区分不同实验
• 多GPU监控：使用 --multi_gpu 启用分布式训练可视化
• 自定义插件：扩展 TensorBoard 功能（如添加自定义指标）

如需进一步学习如何配置 TensorBoard，请参考 TensorBoard 官方指南。