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2024年4月16日发(作者：特斯拉车主死亡人数)
log查看tensorflow_tensorflow（4）使用
tensorboard查看c
TensorBoard 是 TensorFlow 的可视化工具，用于查看和分析
TensorFlow 的运行日志。在使用 TensorFlow 进行训练时，我们可以通
过 TensorBoard 查看模型的架构图、训练过程中的指标、计算图等信息，
从而更好地理解模型的工作情况并进行调优。
TensorBoard 的使用非常简单，只需要在代码中添加一些日志记录的
操作，并在命令行中启动 TensorBoard 服务即可。接下来我将详细介绍
如何使用 TensorBoard 来查看 TensorFlow 的运行日志。
首先，我们需要在代码中添加日志记录操作。在 TensorFlow 中，我
们使用 `y` 模块来进行日志记录。具体步骤如下：
1.导入相应的库：
```python
import tensorflow as tf
```
2. 在代码中创建一个文件写入器（FileWriter），用于将日志写入
到一个指定的目录中，这个目录将被 TensorBoard 使用：
```python
logdir = "logs/"
summary_writer = _file_writer(logdir)
```
3. 在训练过程中，使用 `` 记录我们感兴趣的指
标，如损失函数值、准确率等。下面是一个示例：
```python
with summary__default(:
('loss', loss, step=global_step)
('accuracy', accuracy, step=global_step)
```
其中 `loss` 和 `accuracy` 是我们关心的指标名称，`loss` 对应
的是损失函数的值，`accuracy` 对应的是模型的准确率。`global_step`
是训练的步数，用于在 TensorBoard 中展示每个指标随着训练步数的变
化情况。
4. 在训练过程中，还可以使用 `ram` 记录变量
的分布情况，如权重、偏置等。示例如下：
```python
with summary__default(:
ram('weights', weights, step=global_step)
ram('biases', biases, step=global_step)
```
其中 `weights` 和 `biases` 是我们关心的变量，`weights` 对应
的是权重，`biases` 对应的是偏置。
5.在训练完成后，关闭日志记录：
```python
summary_
```
完成了代码中的日志记录操作之后，我们可以通过下面的命令来启动
TensorBoard 服务：
```bash
tensorboard --logdir=logs/
```
其中 `--logdir` 指定了存放日志文件的目录，这里要与代码中创建
文件写入器时指定的目录一致。运行该命令后，TensorBoard 将会在本地
的 6006 端口启动服务。
在 Scalars 选项中，我们可以查看记录的标量指标（如损失函数值、
准确率等）随着训练步数的变化情况，以折线图的形式展示。在 Graph
选项中，我们可以查看模型的架构图，并对其进行可视化。在
Histograms 选项中，我们可以查看变量的分布情况，以图表的形式展示。
总之，使用 TensorBoard 可以帮助我们更好地理解和调优
TensorFlow 模型，通过可视化的方式查看运行日志，可以更直观地了解
模型的工作情况，从而进行相应的优化。
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