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✨TensorBoard基础使用指南💡

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导读 在深度学习项目中,TensorBoard 是一款非常实用的工具,它能帮助我们可视化模型训练过程中的各种指标和数据结构。简单来说,TensorBoard ...

在深度学习项目中,TensorBoard 是一款非常实用的工具,它能帮助我们可视化模型训练过程中的各种指标和数据结构。简单来说,TensorBoard 就像是一个“训练状态监控器”,让你随时了解模型的表现。

首先,你需要确保安装了 TensorFlow,并且在代码中添加对 TensorBoard 的支持。只需一行代码 `from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard` 即可导入。接着,在训练模型时,通过设置 `TensorBoard(log_dir='logs')` 来指定日志存储路径。例如:

```python

tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs')

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])

```

训练完成后,打开终端运行 `tensorboard --logdir=logs`,然后在浏览器中输入提示的地址即可访问 TensorBoard。在这里,你可以看到诸如损失值(Loss)、准确率(Accuracy)等图表📈,甚至可以观察模型的计算图,直观地理解网络结构。

掌握 TensorBoard,让模型训练更高效、更透明!🚀

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