利用Tensorboard工具观察Loss损失率

简介：
本教程详细介绍了如何使用TensorBoard这一强大的可视化工具来监控和分析机器学习模型训练过程中的Loss变化情况，帮助用户优化模型性能。 在Python程序中添加TensorBoard的代码有很多资料可以参考。今天主要介绍如何在Windows 10环境下使用CMD命令行查看TensorFlow的日志文件。 环境配置： - 操作系统：Win10 - Python开发环境：Spyder (通过Anaconda3安装) - 准备条件是必须激活TensorFlow，可以通过以下步骤进行： 首先，在CMD中输入 `C:\Users\Admn> conda activate tensorflow` 来进入TensorFlow的虚拟环境中。当命令行提示符变为 `(tensorflow) C:\User\Admn>` 格式时，说明已经成功激活了TensorFlow环境。 接下来，切换到包含生成的日志文件（log）所在的目录，并输入以下命令启动TensorBoard： ``` (tensorflow) C:\path_to_your_logs> tensorboard --logdir=路径/日志文件名 ``` 完成以上步骤后，在浏览器中打开给定的网址即可查看TensorBoard中的数据。