(tensorflow小课堂✨)

tensorflow笔记(三)之 tensorboard的使用 📊📈

在深度学习的学习过程中，可视化工具是不可或缺的一部分。今天就来聊聊 TensorBoard，它是 TensorFlow 提供的强大可视化工具，能帮助我们更直观地理解模型训练的过程！💡

首先，我们需要确保安装了 TensorBoard。如果你已经完成了 TensorFlow 的安装，那么恭喜你，它已经内置了这个工具。接下来，只需在训练代码中添加几行简单的命令即可启动 TensorBoard：

```python

tensorboard --logdir=./logs

```

运行上述命令后，打开浏览器输入提示的链接地址，就能看到漂亮的图形化界面啦！📊

通过 TensorBoard，你可以实时监控训练过程中的损失值(loss)、准确率(accuracy)，甚至还能查看网络结构图(Graphs)。这对于调试复杂模型特别有帮助，避免了“黑箱”操作的风险。🎉

此外，TensorBoard 还支持多种插件，比如可以绘制曲线图、查看权重分布等。总之，学会用 TensorBoard，会让我们的深度学习之旅更加轻松愉快！🚀

深度学习 TensorFlow TensorBoard

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！