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2024年3月5日发(作者：mysql select分隔符)

tensor board 训练内容

TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，可以展示训练和验证过程中的loss和val曲线图、网络结构图、张量指标变化、张量分布情况等。在训练神经网络时，可以通过TensorBoard设置不同的参数，如权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等，以便直观地了解参数对训练效果的影响。

关于如何用TensorBoard展示训练内容，可以参考以下步骤：

1. 安装TensorBoard：确保已经安装了TensorFlow和TensorBoard。

2. 配置TensorBoard：在代码中添加TensorBoard回调，例如：

```python

from import TensorBoard

tb_callback = TensorBoard(log_dir='./logs', write_graph=True,

write_images=False)

(x_train, y_train, callbacks=[tb_callback])

```

这里设置了log_dir参数指定日志文件存储的路径，write_graph参数为True表示写入网络结构图，write_images参数为False表示不写入图像。

3. 运行训练代码：运行包含TensorBoard回调的训练代码。

4. 启动TensorBoard：在终端中启动TensorBoard，例如：

```bash

tensorboard --logdir=./logs

```

这里指定了logdir参数为日志文件所在的路径。

5. 查看TensorBoard：在浏览器中打开TensorBoard界面，可以看到所展示的训练内容，包括loss和val曲线图、网络结构图、张量指标变化、张量分布情况等。可以根据需要调整展示的参数和图表类型。


本文标签： 训练 参数 展示 代码 层数

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