创建一个简单的线性模型

TensorBoard 教程

TensorBoard 是一个可视化工具，用于监控和调试 TensorFlow 模型。以下是一个简单的 TensorBoard 教程，帮助您开始使用它。

安装 TensorFlow

在开始之前，请确保您已经安装了 TensorFlow。您可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow

创建一个简单的 TensorFlow 模型

以下是一个简单的 TensorFlow 模型示例：

import tensorflow as tf


model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='mean_squared_error')

启动 TensorBoard

在命令行中，使用以下命令启动 TensorBoard：

tensorboard --logdir ./logs

查看 TensorBoard

在浏览器中，打开以下链接：

http://localhost:6006/

您将看到模型的各种可视化，包括损失函数、准确率、层统计等信息。

TensorBoard 模型概览

更多信息

如果您想了解更多关于 TensorBoard 的信息，可以访问以下链接：

• TensorBoard 官方文档
• TensorFlow 官方教程

希望这个教程能帮助您开始使用 TensorBoard！🎉