keras+tensorboard使用方法

这篇博客介绍了如何在Keras中利用TensorBoard进行结果曲线、模型参数和tSNE可视化的步骤。内容包括TensorBoard的安装,本地和远程打开TensorBoard的方法,以及如何在训练过程中生成和管理日志文件。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

tensorboard 作用

  • 结果曲线可视化,便于超参数调试
  • 模型参数可视化
  • 便于做tSNE可视化

安装

一帮情况下通过pip安装tensorflow的话, tensorboard应该也就自动安装上去了。

如何打开tensorboard

一般情况下,可以在当前文件夹下建立子文件夹存放log文件,以Linux系统为例

mkdir logs

然后在terminal中使用命令,

tensorboard --logdir=./logs

有时可能会用到更改端口的情况,应为一个端口对应一个页面。命令为:

tensorboard --logdir=./logs --port==xxxx # xxxx是四位数,例如0001

那么如何生成tensorboard日志文件呢,因为我用的是keras(比较简单),只用一行命令就可以。

keras.callbacks.TensorBoar
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