TensorBoard 是 Keras 提供的强大工具，用于可视化机器学习训练过程。以下是其核心功能与使用场景：

  • 标量跟踪：实时监控损失函数、准确率等指标的变化趋势📈
  • 图像可视化：通过 ImageDataGenerator 直观展示数据增强效果🖼️
  • 直方图分析：观察权重分布，辅助调试模型参数📊
  • 计算图可视化：通过 tf.keras.utils.plot_model 渲染网络结构图🌐

📌 使用指南

  1. 在训练过程中添加 TensorBoard 回调
  2. 通过 --log_dir 参数指定日志存储路径
  3. 启动 TensorBoard 服务并访问可视化界面
TensorBoard_可视化

想要了解更多关于模型可视化的技术细节？可以查看我们的模型结构绘制示例 🔍