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🧠 TensorBoard 教程：可视化机器学习训练过程

TensorBoard 是 TensorFlow 提供的强大工具，用于监控和可视化机器学习模型的训练过程。以下是核心内容概览：

1. 基础功能

   • 实时跟踪训练指标（如损失值、准确率）📊
   • 可视化计算图（Computation Graph）🧮
   • 查看权重分布与直方图📈
   • 支持多GPU训练的资源使用监控🖥️

2. 快速入门

   # 示例代码：记录标量数据
   summary_writer = tf.summary.create_file_writer('logs')
   with summary_writer.as_default():
       tf.summary.scalar('loss', current_loss, step=epoch)
   

   📌 运行后通过 tensorboard --logdir=logs 启动可视化服务

3. 高级用法

   • 使用 tf.summary.image 可视化张量数据🖼️
   • 通过 tf.summary.histogram 分析参数分布🔍
   • 实现自定义插件扩展功能🔌

📊 点击查看 TensorBoard 数据可视化示例
(tensorboard_界面)

💡 小贴士：在训练过程中，建议每50-100步记录一次数据，避免日志文件过大。

🔗 了解更多 TensorFlow 基本概念
(tensorboard_使用技巧)