TensorBoard 指南

TensorBoard 是 TensorFlow 的可视化工具，它允许你将训练过程和结果可视化，帮助你更好地理解模型训练的状态和性能。

快速开始

1. 安装 TensorBoard

   在你的 Python 环境中，使用以下命令安装 TensorBoard：

   pip install tensorboard
   

2. 启动 TensorBoard

   在你的终端中，运行以下命令：

   tensorboard --logdir=/path/to/your/logs
   

   其中，/path/to/your/logs 是你的日志目录。

3. 查看 TensorBoard

   打开浏览器，输入 TensorBoard 提供的 URL，例如 http://localhost:6006，即可查看可视化结果。

常见功能

• 图表可视化：TensorBoard 支持多种图表类型，包括曲线图、直方图、散点图等。
• 模型可视化：TensorBoard 可以将模型的架构可视化，帮助你更好地理解模型的层次结构和参数。
• 参数调整：TensorBoard 提供了参数调整工具，可以帮助你调整模型参数，优化模型性能。

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorBoard 的信息，可以访问以下链接：

• TensorBoard 官方文档
• TensorFlow 官方文档

示例图片

下面是一些 TensorBoard 中常见的图表类型：