TensorBoard最全使用说明!!! 📊✨

TensorBoard是深度学习模型训练过程中的可视化利器，它能帮助我们更直观地了解模型的运行状态。首先，确保安装了TensorFlow，并在代码中添加以下代码：`from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard`。接着，在训练时初始化TensorBoard，例如设置日志目录为`log_dir = "logs/fit/"`。然后运行命令 `tensorboard --logdir=logs/fit` 启动服务，打开浏览器输入地址即可查看。界面包含标量监控（Scalars）、图谱分析（Graphs）等模块，其中标量监控能实时显示损失函数和准确率的变化，便于调整超参数；图谱分析则能展示网络结构，方便优化模型设计。此外，还可通过插件查看图像（Images）、嵌入结果（Embeddings）等。TensorBoard让调试和优化模型变得事半功倍，快来试试吧！🚀📈