來源： https://tensorflow.google.cn/tensorboard

TensorBoard是TensorFlow中的又一神器級工具，想用戶提供了模型可視化的功能。我們都知道，在構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，只要模型開始訓(xùn)練，很多細節(jié)對外界來說都是不可見的，參數(shù)如何變化，準(zhǔn)確率怎么樣了，loss還在減小嗎，這些問題都很難弄明白。但是，TensorBoard通過結(jié)合web應(yīng)用為我們提供了這一功能，它將模型訓(xùn)練過程的細節(jié)以圖表的形式通過瀏覽器可視化得展現(xiàn)在我們眼前，通過這種方式我們可以清晰感知weight、bias、accuracy的變化，把握訓(xùn)練的趨勢。

簡單回歸

首先，大致沿y = 0.5x + 2線生成1000個數(shù)據(jù)點。將這些數(shù)據(jù)點分為訓(xùn)練和測試集

data_size = 1000 # 80% of the data is for training. train_pct = 0.8train_size = int(data_size * train_pct)# Create some input data between -1 and 1 and randomize it. x

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的TensorBoard（一）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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