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Tensorboard:训练可视化

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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