TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，可帮助开发者监控训练过程、分析模型性能和调试代码。以下是核心功能与使用方法：
🧰 快速入门
安装
pip install tensorboard📦 通过 pip 安装后，运行
tensorboard --logdir=logs启动服务。基本用法
- 记录标量数据：
writer.add_scalar("loss", loss_value, global_step=step) - 可视化图像：
writer.add_image("images", image_tensor, global_step=step) - 显示直方图：
writer.add_histogram("weights", weights, global_step=step)
- 记录标量数据：
📈 监控训练过程
- 标量跟踪：实时查看损失函数、准确率等指标变化tensorboard_guide
- 计算图可视化：通过
tf.summary.graph记录模型结构 - 性能分析：使用
tf.profiler分析计算耗时与内存占用
🧠 高级功能
- TensorBoard 配置
# tensorboard_config.yaml logdir: "runs/experiment1" port: 6006 - 多GPU监控：通过
tf.distribute.MirroredStrategy分布日志记录 - 自定义插件开发：扩展 TensorBoard 功能以支持特定数据格式
📚 相关资源
📌 提示：在 Jupyter Notebook 中可使用
%load_ext tensorboard魔法命令直接集成可视化功能