TensorBoard 是 TensorFlow 的可视化工具，用于监控机器学习训练过程、分析模型性能和调试代码。以下是关键信息：
📊 主要功能
- 训练指标追踪：实时监控损失函数、准确率等数据
- 计算图可视化：直观展示模型结构
- 图像/直方图/分布分析：支持多种数据格式可视化
- 嵌入式可视化：直接在浏览器中查看模型
🛠️ 使用场景
- 深度学习模型训练监控
- 研究实验结果对比
- 调试神经网络结构
- 生成训练报告
📚 安装与使用
- 安装 TensorFlow：
pip install tensorflow - 启动 TensorBoard：
tensorboard --logdir=logs - 访问 TensorFlow 官方教程 获取详细文档
🌐 相关资源
📌 提示：TensorBoard 支持多种格式的可视化，包括图像、直方图、分布、文本等，是研究和开发中的重要工具。