🎉 Keras 与 TensorBoard 教程

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，可帮助开发者监控和理解模型训练过程。结合 Keras 使用时，能更高效地调试和优化模型。以下是关键使用方法：

📚 基本流程

1. 创建日志目录

   import os
   log_dir = "logs/fit/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
   

2. 配置 Keras 回调

   tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)
   

3. 训练模型并保存日志

   model.fit(train_dataset, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])
   

📌 核心功能

• 📈 标量监控：跟踪损失函数、准确率等指标
  
  

  损失曲线
• 📊 直方图分析：可视化权重分布变化
  
  

  权重分布
• 📌 图形可视化：自动绘制计算图
  点击查看完整示例

⚠️ 注意事项

• 日志目录需保持唯一性（建议使用时间戳）
• 可通过 --logdir 参数指定自定义路径
• 推荐配合 tf.summary 使用更丰富的可视化选项

了解更多 TensorBoard 高级用法，请访问 TensorBoard 详解页面