TensorBoard 是一个可视化工具，由 Google 开发，用于监控和调试深度学习模型的训练过程。它可以帮助研究人员和工程师直观地了解模型的训练状态，包括损失函数、准确率、参数分布等。

主要功能

  • 可视化训练过程：可以实时查看训练过程中的损失函数、准确率等指标的变化。
  • 查看参数分布：可以查看模型参数的分布情况，帮助调整模型参数。
  • 比较不同模型：可以同时查看多个模型的训练过程，方便比较和选择最优模型。

使用方法

  1. 在训练过程中，将日志信息写入到文件中。
  2. 使用 TensorBoard 命令行工具读取日志文件，并启动 TensorBoard 服务。
  3. 在浏览器中访问 TensorBoard 服务地址，查看可视化结果。

示例

假设你正在训练一个神经网络模型，可以使用以下命令来启动 TensorBoard：

tensorboard --logdir=/path/to/log

然后在浏览器中访问 http://localhost:6006，就可以看到训练过程中的可视化结果。

相关资源

TensorBoard 示例