DSW提供的Tensorboard插件是TensorFlow社区开发的深度学习可视化工具,可以从TensorFlow运行时生成的日志文件中展示丰富的可视化信息,帮助您更好地理解机器学习模型训练过程中的性能指标。
功能特性
Tensorboard提供以下可视化功能:
训练指标监控
实时查看损失函数(Loss)、准确率(Accuracy)等关键训练指标随时间的变化曲线,以了解模型训练进度。
计算图可视化
直观展现TensorFlow模型的graph结构(例如ops layers)。
参数分布与直方图
显示weights、biases以及其他tensor的直方图等信息,用于分析模型权重、偏差等参数的分布特征,有助于优化模型和识别潜在问题。
图像、音频或文本嵌入可视化
可以将embedding投影到低维空间进行可视化。
其他性能指标
如硬件资源利用率(GPU/CPU内存、显存等)和其他自定义指标。
操作步骤
具体操作请参见DSW Tensorboard使用入门。
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