TensorBoard 使用指南

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的一个可视化工具，可以帮助用户更好地理解和调试模型。以下是一些关于 TensorBoard 的基本使用指南。

快速开始

1. 安装 TensorBoard：

   pip install tensorboard
   

2. 在训练模型时，使用 tf.summary.FileWriter 将日志写入到指定文件夹：

   writer = tf.summary.FileWriter('logs', tf.get_default_graph())
   

3. 启动 TensorBoard：

   tensorboard --logdir=logs
   

4. 在浏览器中打开 TensorBoard 的默认地址（通常是 http://localhost:6006/）。

常用功能

• 可视化模型结构：TensorBoard 可以将模型的图结构可视化，帮助用户理解模型的架构。
• 查看损失和准确率：TensorBoard 可以实时显示损失和准确率的变化曲线，帮助用户监控训练过程。
• 查看变量分布：TensorBoard 可以显示模型变量的分布情况，帮助用户了解模型的参数设置。

图片示例

深入阅读

如果您想更深入地了解 TensorBoard，可以参考以下资源：

• TensorFlow 官方文档 - TensorBoard
• TensorBoard GitHub 仓库

希望这份指南能帮助您更好地使用 TensorBoard！