TensorBoard 是 TensorFlow 的可视化工具，可帮助开发者监控和分析机器学习模型的训练过程。以下是快速上手指南：
1. 安装与启动
- 使用 pip 安装：
pip install tensorboard - 启动服务：
tensorboard --logdir=logs
2. 核心功能
- 标量可视化：监控损失函数、准确率等指标
📈 示例：tf.summary.scalar("loss", loss_value) - 图像展示：实时查看训练过程中的图像数据
🖼️ 示例：tf.summary.image("images", images_tensor) - 直方图分析：观察权重分布变化
📊 示例：tf.summary.histogram("weights", layer_weights)
3. 常用操作
- 记录数据：在训练循环中使用
writer.add_scalar() - 查看图表：访问
http://localhost:6006查看可视化界面 - 导出结果：支持将数据导出为 CSV 文件进行离线分析
4. 扩展学习
如需深入了解 TensorBoard 的高级功能，可参考：
https://www.tensorflow.org/programmers_guide/summaries_and_tensorboard
5. 常见问题
- 数据不更新：检查日志目录权限和数据写入频率
- 图表显示异常：确认数据格式是否符合要求
- 性能瓶颈：使用
tf.summary.create_file_writer()优化写入效率