Tensorboard的可视化过程例子代码

最新推荐文章于 2023-11-22 00:14:50 发布

qq_41621342

最新推荐文章于 2023-11-22 00:14:50 发布

阅读量298

点赞数

文章标签： tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41621342/article/details/106163817

版权

本文介绍了Tensorflow的可视化工具Tensorboard的使用，通过它可以在训练过程中记录并展示神经网络参数变化、准确率、损失值等信息，帮助理解模型训练过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Tensorflow的可视化工具Tensorboard的初步使用详解

详细内容参考：https://www.jb51.net/article/134956.htm

当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时，我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息，比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的，比如每次循环参数更新后模型在测试集与训练集上的准确率是如何的，比如损失值的变化情况，等等。如果能在训练的过程中将一些信息加以记录并可视化得表现出来，是不是对我们探索模型有更深的帮助与理解呢？

Tensorflow官方推出了可视化工具Tensorboard，可以帮助我们实现以上功能，它可以将模型训练过程中的各种数据汇总起来存在自定义的路径与日志文件中，然后在指定的web端可视化地展现这些信息。

# Tensorboard的可视化过程
# 1.导入需要的包
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import argparse
import sys

import tensorflow as tf

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 2.定义固定的超参数
max_steps = 1000  <