TensorBoard在win10, Pycharm中的使用

最新推荐文章于 2025-03-13 09:58:42 发布

xing_ran_ran

最新推荐文章于 2025-03-13 09:58:42 发布

阅读量807

点赞数

分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xing_ran_ran/article/details/103846739

版权

本文介绍了如何在Windows 10环境下，使用Pycharm结合TensorFlow来利用TensorBoard进行可视化。首先确保安装了TensorFlow和TensorBoard，接着通过Python3.6运行生成日志文件的程序，检查日志文件是否已生成，然后在命令行输入`tensorboard --logdir=路径`启动服务，并将生成的URL复制到浏览器中查看TensorFlow程序的运行状态。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，它可以通过TensorFlow程序运行过程中输出的日志文件可视化TensorFlow程序的运行状态。

环境:

已经在Pycharm上安装好TensorFlow及TensorBoard
Python3.6

一. TensorBoard使用的简单例程

import tensorflow as tf

# 定义一个简单的计算图，实现向量加法的操作
input1 = tf.constant([1.0,2.0,3.0], name = "input1")
input2 = tf.Variable(tf.random.uniform([3]), name = "input2")
output = tf.add_n([input1, input2], name="add")

# 生成一个写日志的writer，并将当前的TensorFlow计算图写入日志。
writer = tf.compat.v1.summary.FileWriter("E:\TF_Log",tf.compat.v1.get_default_graph())
writer.close()

在查看TensorBord之前,先运行产生TensorBoard日志文件的程序,然后在本地生成日志文件.