详解Keras3.0 Callbacks API : TensorBoard（可视化工具）

本文主要是介绍详解Keras3.0 Callbacks API : TensorBoard（可视化工具），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！

`TensorBoard`

TensorBoard是TensorFlow提供的可视化工具。需要安装TensorFlow才能使用此回调。此回调记录TensorBoard的事件，包括：度量汇总图、训练图可视化、重量直方图、采样剖面。

keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="logs",histogram_freq=0,write_graph=True,write_images=False,write_steps_per_second=False,update_freq="epoch",profile_batch=0,embeddings_freq=0,embeddings_metadata=None,
)

参数说明

log_dir：指定TensorBoard日志文件的存储路径。
histogram_freq：设置直方图的频率，设置为0表示不计算直方图。
write_graph：设置是否将模型结构写入TensorBoard日志文件，设置为True表示写入。
write_images：设置是否将图像写入TensorBoard日志文件，设置为False表示不写入。
write_steps_per_second：设置是否计算每秒步数，设置为False表示不计算。
update_freq：设置更新TensorBoard日志的频率，设置为"epoch"表示每隔一个epoch更新一次。
profile_batch：设置分析批次数据的频率，设置为0表示不分析。
embeddings_freq：设置计算嵌入向量的频率，设置为0表示不计算。
embeddings_metadata：设置嵌入向量的元数据，设置为None表示不提供。

示例

基本用法

# 导入Keras库
import keras# 创建一个TensorBoard回调函数，用于记录训练过程中的日志信息
tensorboard_callback = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="./logs")# 使用fit方法训练模型，设置训练轮数为2，同时传入TensorBoard回调函数
model.fit(x_train, y_train, epochs=2, callbacks=[tensorboard_callback])