在ubuntu下使用tensorBoard

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已于 2022-04-14 14:53:18 修改

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分类专栏： pytorch学习库文章标签：深度学习

于 2022-04-14 14:51:37 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43570557/article/details/124171745

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Ubuntu TensorFlow TensorBoard 可视化模型训练

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该博客介绍了如何在Ubuntu系统中，利用TensorFlow的可视化工具TensorBoard来监控和分析模型训练过程。首先确保在代码中生成了TensorBoard所需的log文件，然后在激活的虚拟环境中运行`tensorboard --logdir=绝对路径`命令，如`tensorboard --logdir=/home/wood/文档/xu/StarGAN/stargan_celeba/logs`，即可启动TensorBoard服务，通过浏览器查看训练指标和图表。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

关于ubuntu使用tensorflow的可视化工具tensorboard

1.使用流程

确保你在代码中设置生成了相关文件
如果使用的是虚拟环境，请先激活环境
conda activate your_environment
进入虚拟环境后，使用
tensorboard --logdir=绝对路径

例如：
你使用tensorboard生成的文件所在绝对路径为：
	/home/wood/文档/xu/StarGAN/stargan_celeba/logs/生成的文件
则使用命令（绝对路径）相对路径有时无法成功：
	tensorboard --logdir=/home/wood/文档/xu/StarGAN/stargan_celeba/logs