TensorBoard 使用指南 📊

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，帮助开发者监控和理解机器学习训练过程。以下是核心功能和使用方法👇

🌟 基本功能概览

• 标量可视化：实时监控损失函数、准确率等指标
• 计算图展示：可视化模型结构和运行时计算流程
• 直方图分析：观察权重/激活值的分布变化
• 图像与数据展示：可视化输入数据和中间输出结果

🧠 使用步骤

1. 编写日志记录代码

   with tf.summary.create_file_writer('logs/').as_default():
       tf.summary.scalar('loss', loss, step=epoch)
   

2. 启动 TensorBoard 服务

   tensorboard --logdir=logs/
   

3. 访问可视化界面
   打开浏览器输入：http://localhost:6006

🚀 高级用法

• 自定义标签：支持多维度数据记录

  tf.summary.scalar('train_loss', train_loss, step=epoch)
  tf.summary.scalar('val_loss', val_loss, step=epoch)
  

• 嵌入图像：直接上传训练中的图像数据

  tf.summary.image('images', images, max_outputs=5, step=epoch)
  

• 交叉验证监控：建议结合 /community/tutorials/tensorboard_basic_usage 查看基础用法

📈 典型应用场景

• 超参数调优 🔄
• 模型收敛分析 📈
• 异常检测 🔍
• 多GPU训练监控 🧩

📌 提示：点击左侧菜单可展开更多面板，包括 Graphs、Distributions、Projector 等高级功能