Keras中TensorBoard高级用法教程 🎯

TensorBoard是TensorFlow提供的可视化工具，能帮助开发者监控模型训练过程。在Keras中使用TensorBoard可更高效地分析指标和调试模型。以下是关键用法说明：

基本用法 ✅

1. 集成TensorBoard回调

   from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
   tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs')
   model.fit(..., callbacks=[tensorboard_callback])
   

2. 启动TensorBoard服务器
   在终端运行：tensorboard --logdir=./logs
   访问 http://localhost:6006 查看实时数据 📊
3. 可视化指标
   损失曲线、准确率趋势等会自动记录，支持缩放与对比分析

高级功能 🔍

• 自定义日志内容
  通过add_custom_scalars添加任意指标
  示例：writer.add_scalar("My Metric", value, global_step)
• 事件文件管理
  每次训练会产生.events文件，可追踪模型变化
  查看事件文件结构指南
• 多图表类型支持
  • 图像可视化：使用add_images
  • 直方图：add_histogram
  • 累计分布：add_pr_curve

常见问题 ❓

• 日志未显示？
  检查路径权限，确保./logs目录存在
• 如何自定义图表？
  使用SummaryWriter类扩展功能
• 多GPU训练如何同步数据？
  设置log_dir为分布式路径，如./logs/worker_0

推荐进一步学习：Keras模型训练基础 以掌握核心概念
📌 注意：每次训练前清空旧日志可避免数据混乱 rm -rf ./logs