Tensorboard启动和使用

最新推荐文章于 2025-10-10 06:53:22 发布
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#深度学习 #python #人工智能

本文介绍了如何安装TensorBoard，并提供了具体的版本号建议。通过示例展示了如何在项目中定位日志文件，启动TensorBoard服务，并查看可视化界面。文中还包含了如何通过浏览器访问TensorBoard的步骤。

一、安装tensorboard

关于tensorflow、pytorch、tensorvision等等一系列的版本要求，见博客

Tensorflow + PyTorch 安装（CPU + GPU 版本）

这里就按我自己的需求安装

pip install tensorboard==2.9.1

二、定位

运行程序后找到自己log存储的位置

image-20220919212459231

三、启动tensorboard

tensorboard --logdir=E:\Project\Machine-Learning-Collection-master\ML
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【TensorBoard】如何启动tensorboard的详尽步骤
09-21 4705
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pytorch学习------TensorBoard的使用
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10-09 1386
建好一个神经网络，其实我们也不知道神经网络里头具体细节到底做了什么，要人工调试十分困难(就好比你无法想象出递归的所有步骤一样)。有了，可以将TensorFlow程序的执行步骤都显示出来，非常直观。并且，我们可以对训练的参数(比如loss值)进行统计，用图的方式来查看变化的趋势。可以用于记录训练数据、评估数据、网络结构、图像等，并且可以在web上展示，对于观察神经网络的过程非常有帮助。PyTorch也推出了自己的可视化工具，一个是包，一个是，二者的使用相差不大，这里介绍后者。
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摘要： TensorBoard是TensorFlow官方可视化工具，通过日志数据图表化解决深度学习训练“黑箱”问题。核心功能包括监控标量指标（如损失、准确率）、可视化模型计算图、分析权重/梯度分布、检查图像/文本数据及嵌入向量投影。使用流程分为三步：配置日志写入器（tf.summary）、训练时写入数据、启动TensorBoard可视化。示例展示 microprocessor 训练中渐变写入损失、准确率、权重分布等关键信息，帮助开发者实时定位问题（如梯度消失/爆炸）、优化模型性能。
【pytorch】TensorBoard的使用
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启动tensorboard
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activate tensorflow tensorboard --logdir=logs 最后一行的ip地址，http://127.0.0.1:6006，将其复制到Google浏览器即可打开
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03-13 1777
TensorBoard使用及配置过程@本文从小白角度出发，总结了TensorBoard的配置及使用过程，总结了一些踩过的坑，希望能帮助大家！
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