6、深度学习中的模型训练与优化：TensorFlow 实战及梯度下降挑战解析

深度学习中的模型训练与优化：TensorFlow 实战及梯度下降挑战解析

1. TensorBoard 可视化计算图和学习过程

在完成上一节所述的统计摘要日志设置后，我们就可以对收集到的数据进行可视化操作。TensorFlow 自带了一个名为 TensorBoard 的可视化工具，它为我们浏览统计摘要数据提供了便捷的界面。启动 TensorBoard 非常简单，只需运行以下命令：

tensorboard --logdir=<absolute_path_to_log_dir>

这里的 logdir 标志应设置为 tf.train.SummaryWriter 配置用于序列化统计摘要数据的目录。请务必传入绝对路径，而不是相对路径，否则 TensorBoard 可能无法找到日志文件。若成功启动 TensorBoard，我们可以在浏览器中访问 http://localhost:6006/ 查看数据。

TensorBoard 的第一个标签页包含了我们收集的标量摘要信息，通过它我们可以观察到每个小批量的成本和验证误差随时间的下降情况。此外，还有一个标签页可以让我们可视化所构建的完整计算图。虽然这个图不太容易解读，但当遇到意外行为时，它能作为一个有效的调试工具。

2. 在 TensorFlow 中为 MNIST 构建多层模型

使用逻辑回归模型在 MNIST 数据集上的错误率为 8.1%，虽然这个结果看似不错，但对于高价值的实际应用来说并不实用。例如，若用该系