📊 TensorBoard 使用指南
TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，用于监控训练过程、调试模型和展示结果。以下是关键内容概览：

1. 核心功能

  • 实时监控：跟踪训练指标（如损失、准确率）📈
  • 日志分析：可视化张量、图像、直方图等数据📊
  • 模型调参：通过直方图和分布图优化超参数📉
  • 图形化展示：生成计算图（Computation Graph）🔍

📌 点击此处查看 TensorBoard 官方教程 了解更多详细用法。

2. 快速入门

  • 启动 TensorBoard 
    tensorboard --logdir=path/to/logs
  • 基本命令
    • --bind_all：允许外部访问🌐
    • --port 6006：指定端口号🔌

3. 常用插件

  • Scalars：记录标量数据（如损失值）📉
  • Images：可视化图像数据🖼️
  • Histograms：分析权重分布📊
  • Projector：降维可视化高维数据📉

4. 注意事项

  • 确保日志目录权限正确🔒
  • 避免在生产环境暴露 TensorBoard 端口🚫
  • 使用 tf.summary API 时需注意性能开销⚠️
TensorBoard_UI
*TensorBoard 界面示例*