O TensorBoard é uma ferramenta de visualização fornecida pelo TensorFlow que pode ajudar os usuários a entender e depurar melhor os modelos de aprendizado profundo. Com o TensorBoard, você pode visualizar perdas e métricas durante o treinamento, estrutura do modelo, histogramas de gradiente, vetores de incorporação e muito mais.
A seguir estão as etapas para usar o TensorBoard:
- Adicione a função de callback do TensorBoard no script de treinamento, por exemplo:
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1)
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])