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！🚀