导读 TensorBoard是TensorFlow自带的一个可视化工具，可以帮助我们更好地理解、调试和优化模型。它提供了强大的功能来展示模型结构、监控训练过
TensorBoard是TensorFlow自带的一个可视化工具，可以帮助我们更好地理解、调试和优化模型。它提供了强大的功能来展示模型结构、监控训练过程、查看性能指标等。
首先，确保已经安装了TensorFlow和TensorBoard。可以使用pip命令进行安装：
```bash
pip install tensorflow
pip install tensorflow-addons
```
接下来，在代码中添加TensorBoard回调。这将帮助我们记录训练过程中的数据：
```python
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir="./logs")
```
在训练模型时，只需传入这个回调即可：
```python
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])
```
最后，启动TensorBoard服务，通过命令行运行：
```bash
tensorboard --logdir=./logs
```
打开浏览器并访问TensorBoard提供的URL，你将看到各种图表和信息，方便地分析模型的训练情况。🚀
希望这篇简短的指南能帮助你快速上手TensorBoard！💪
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