tools/tensorboard_tutorial

TensorBoard 教程：可视化机器学习训练过程 📊

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的强大工具，可帮助开发者可视化训练过程、调试模型和分析实验结果。以下是使用 TensorBoard 的基础指南：

1. 安装与启动

• 确保已安装 TensorFlow：pip install tensorflow
• 通过以下命令启动 TensorBoard：

  tensorboard --logdir=./logs
  

• 访问 http://localhost:6006 查看界面 🌐

2. 核心功能

• 标量可视化 📈
  使用 tf.summary.scalar 记录损失函数/准确率等指标
  

  

  Scalar_logging

• 计算图分析 📈
  通过 tf.summary.graph 可视化模型结构
  

  

  Graph_visualization

• 图像与直方图 📷📊
  支持 tf.summary.image 和 tf.summary.histogram 实时展示数据分布

3. 高级用法

• 多运行对比 🔄
  通过 --named 参数区分不同实验版本
  

  

  Multiple_runs

• 事件文件管理 📁
  使用 events/ 目录存储训练日志，支持历史数据回溯

• 交互式探索 🧭
  滑动时间轴查看不同训练阶段的指标变化

4. 常见问题

• ⚠️ 无法启动？检查端口占用：tensorboard --port=8006
• ⚠️ 数据未显示？确认日志目录权限并重新运行训练脚本
• 🔄 需要实时更新？使用 --reload_interval=1 参数

更多关于 TensorBoard 的信息，请访问 TensorBoard 文档 进行深入学习 📘