tensorboard使用教程（傻瓜式操作）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

• 前言
• 一、tensorboard下载安装
• 二、代码测试
• 三、tensorboard展示
• 总结

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前言

TensorBoard是Tensorflow的可视化工具，提供机器学习实验所需的功能和工具，例如可以跟踪和可视化损失集准确率等指标；可视化模型图（包括操作和层）；可以查看权重、偏差或者其他张量随时间的变化的直方图；可以显示图片、文字和音频数据、剖析TensorFlow程序等等

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、tensorboard下载安装？

pycharm工具中安装命令：

下载命令使用了国内镜像源，提高下载速度，只需要静待安装就行

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pip install tensoboard -i https://pypi.douban.com//simples/

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二、代码测试

1.引入库

测试代码大家只需要更改文件路径就行

代码如下（示例）：

import cv2 as cv

from PIL import Image

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter  

#引入tensorboard模块

writer = SummaryWriter('log')  #执行此步后会在工作区中生成名为log的文件

image_path="/home/longer/PycharmProjects/pythonProject/image/1.jpg”  //所需更改的文件路径

img = cv.imread(image_path)writer.add_image('test', img, 1, dataformats="HWC")  #执行处会在log文件下生成对应的日志

writer.close()

2.运行结果

运行代码后会在代码同级下生成用summarywrite写入的一个log目录，里面保存的就是运行保存的结果：

 2.tensorboard使用

提供两种方式（建议直接使用第二种方法）：

方法一：利用cmd命令进入系统终端：输入命令切换到tensorboard所在的目录下

也就是要切换到你Python路径下的scripts

C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python39\Scripts>

然后输入命令

tensorboard --logdir=C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\log

方法二：在pycharm终端输入以下命令，需要注意的是该绝对路径指向的是log目录，不需要将文件也输入进去否则会报错（输入的路径不需要打引号）

tensorboard  --logdir=“生成的文件绝对路径”

 运行成功后会返回一段网址localhost:6006,这时固定返回的端口号

 将返回的localhost：6006复制粘贴到浏览器就可以看到运行效果

不过有时会出现端口占用情况，这时就需要输入以下命令切换端口，端口号可以自己随便设置

什么6007,6008,10086等都可以

tensorboard --logdir=”绝对路径” --port=6007

 三、tensorboard展示

以下就是展示效果

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总结

总的来说成功安装tensorboard之后需要掌握运行命令和切换端口命令就行，至于运用就看你代码能否成功跑通生成运行文件。

tensorboard  --logdir=“生成的文件绝对路径”

tensorboard --logdir=”绝对路径” --port=6007