TensorBoard 使用指南 📊

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，用于监控训练过程、分析模型性能和调试代码。以下是核心用法总结：

常用功能概览 📋

• 标量可视化：跟踪损失函数/准确率变化
• 计算图查看：直观展示模型结构
• 图像与直方图：可视化输入数据和权重分布
• 嵌套可视化：支持查看模型子图细节

快速上手步骤 ⚙️

1. 安装依赖：pip install tensorboard
2. 启动服务：tensorboard --logdir=logs
3. 访问界面：打开浏览器输入 http://localhost:6006
4. 查看日志：在 logs 目录下放置训练数据

深度实践建议 📚

• 配合 TensorBoard 教程 学习进阶用法
• 使用 SummaryWriter 记录自定义指标
• 利用 Graph 可视化复杂模型结构
• 定期清理日志目录避免磁盘占用

💡 提示：确保日志路径权限开放，避免启动失败
🚫 注意：禁止在日志中存储敏感信息