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TensorBoard 是 TensorFlow 生态系统中的一个强大工具，用于可视化和监控机器学习实验。以下是对 TensorBoard 的概述：

什么是 TensorBoard？

TensorBoard 是一个交互式的可视化工具，可以用于分析 TensorFlow 模型训练过程中的数据。它允许用户通过图形界面查看实验结果，如损失和准确率曲线、模型图、参数统计等。

TensorBoard 的主要功能：

• 可视化实验数据：展示损失、准确率等关键指标随时间的变化。
• 模型图：直观地展示模型结构，包括层、节点和边。
• 参数分布：观察和比较不同参数的分布情况。
• 日志文件管理：方便地管理和查看 TensorFlow 实验的日志文件。

如何使用 TensorBoard？

1. 首先，需要在你的 TensorFlow 代码中启用日志记录：

   import tensorflow as tf
   
   # 训练模型...
   # ...
   
   # 启用日志记录
   tf.summary.FileWriter('./logs', tf.get_default_graph())
   

2. 在终端或命令提示符中运行以下命令启动 TensorBoard：

   tensorboard --logdir='./logs'
   

3. 在浏览器中访问 TensorBoard 的 URL，通常为 http://localhost:6006。

相关链接

• TensorFlow 官方文档
• TensorBoard 官方文档

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希望以上内容能帮助您更好地了解 TensorBoard。如果您还有其他问题，请随时查阅 TensorFlow 官方文档。