v8中使用TensorBoard进行训练可视化（可用于论文）（补充版，接上一篇文章）

本文主要是介绍v8中使用TensorBoard进行训练可视化（可用于论文）（补充版，接上一篇文章），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

我们可以边训练，边通过TensorBoard观察损失函数的变化，同时也可以通过TensorBoard去查看整体网络yaml结构，不再需要人工根据yaml去画网络结构了。

训练v8的时候，重新打开新的终端：
虚拟环境下输入并执行：（关闭魔法）

tensorboard --logdir=D:\Pycharm-Projects\YOLOv8bishe\runs\train\v8-fire

执行后出现：

Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.13.0 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

点击进入

http://localhost:6006/

如下图（边训练边观察即可）

我们可继续点击GRAPHS，便看到了这个：
双击这个

之后便可以看到整体v8网络结构图了，如下图

这篇关于v8中使用TensorBoard进行训练可视化（可用于论文）（补充版，接上一篇文章）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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