tensorboard 使用记录

最新推荐文章于 2025-09-22 20:02:47 发布
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本文介绍如何在TensorFlow训练过程中集成TensorBoard进行数据可视化。通过简单的代码修改即可将训练过程中的指标记录并展示在TensorBoard中。具体步骤包括：配置回调函数以指定日志目录、启动TensorBoard服务及在浏览器中查看训练结果。
部署运行你感兴趣的模型镜像
  1. tensorflow 训练时代码修改
self.__model.fit([train_X['press_picture'], train_X['flex_data']], train_y,
                         validation_data=([test_X['press_picture'], test_X['flex_data']], test_y),
                         batch_size=10, epochs=20, callbacks=[TensorBoard(log_dir='mytensorboard')])

加上 , callbacks=[TensorBoard(log_dir=‘mytensorboard’)]
则 tensorflow 训练数据就保存在 mytensorboard 文件夹中

2.运行 tensorboard

tensorboard --logdir=mytensorboard

3.在浏览器运行

http://localhost:6006/

4.最终效果如下
在这里插入图片描述

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