TensorBoard 使用指南 📊

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的可视化工具，可帮助开发者监控训练过程、分析模型性能及调试代码。以下是核心使用方法：

1. 基本用法

• 启动 TensorBoard
  在终端运行：tensorboard --logdir=your_logs_directory
  📌 访问 http://localhost:6006 查看仪表盘

• 记录数据

  with tf.summary.create_file_writer('logs/').as_default():
      tf.summary.scalar('Loss', loss_value, step=epoch)
  

  📝 记录标量、图像、直方图等数据类型

2. 高级功能

• 可视化计算图
  

  

  计算图可视化
  
  使用 tf.summary.graph 记录模型结构

• 实时指标追踪
  ⚙️ 支持损失函数、准确率、学习率等指标的实时曲线图

3. 常见问题

• 无法显示数据？检查日志目录权限
• 曲线不更新？确认 step 参数递增逻辑
• 🛠️ 需要帮助？查看 /tutorials/visualization_tips 扩展指南

4. 附加功能

• 嵌入式可视化
  

  

  嵌入式图表
  
  支持在 Jupyter Notebook 中直接查看 TensorBoard

• 多设备监控
  🌐 可同时追踪多个训练进程的指标数据

🔗 点击此处查看 TensorBoard 官方文档