🧠 TensorBoard 基础教程 📈

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，可帮助开发者监控训练过程、分析模型性能和可视化数据。以下是快速上手指南：

✅ 快速入门步骤

1. 安装依赖
   确保已安装 TensorFlow 和 TensorBoard：

   pip install tensorflow tensorboard
   

2. 记录训练信息
   在代码中使用 SummaryWriter 记录标量、图像等数据：

   import tensorflow as tf
   writer = tf.summary.create_file_writer('logs')
   with writer.as_default():
       tf.summary.scalar('loss', 0.5, step=1)
   

3. 启动 TensorBoard
   在终端运行：

   tensorboard --logdir=logs
   

   📌 访问 TensorBoard_Basic 了解更详细的配置方法

📊 可视化功能示例

• 标量曲线：监控损失函数/准确率变化
  

  

  TensorBoard_Scalar

• 图像展示：可视化训练过程中的输入输出
  

  

  TensorBoard_Image

• 直方图分析：观察权重分布变化
  

  

  TensorBoard_Histogram

📚 扩展学习

想深入了解高级用法？请访问 TensorBoard_Advanced 获取更多技巧