29、神经网络可视化与超参数调优指南

神经网络可视化与超参数调优指南

1. 使用 TensorBoard 进行可视化

1.1 TensorBoard 简介

TensorBoard 是一款强大的交互式可视化工具，具备多种功能，如查看训练期间的学习曲线、比较多次运行的学习曲线、可视化计算图、分析训练统计数据、查看模型生成的图像、将复杂的多维数据投影到 3D 并自动聚类等。在安装 TensorFlow 时，它会自动安装。

1.2 使用步骤

1.2.1 输出数据到日志文件

要使用 TensorBoard，需修改程序，将想要可视化的数据输出到特殊的二进制日志文件（即事件文件）。每个二进制数据记录称为一个摘要。TensorBoard 服务器会监控日志目录，自动获取更改并更新可视化内容，从而实现实时数据可视化（有短暂延迟）。通常，需将 TensorBoard 服务器指向根日志目录，并配置程序，使其每次运行时写入不同的子目录，这样就能在同一服务器实例上可视化和比较多次运行的数据。

以下是定义根日志目录和生成子目录路径的代码：

import os
root_logdir = os.path.join(os.curdir, "my_logs")
def get_run_logdir():
    import time
    run_id = time.strftime("run_%Y_%m_%d-%H_%M_%S")
    return os.path.join(root_logdir, run_id)
run_logdir = get_run_logdir() # e.g.,