我试图在张量板上可视化我的模型数据，但是当我在浏览器中键入<code>local:6006</code>时，出现一条消息，
我不再使用tensorboard，当我在ubuntu中运行CNN时，它显示<a href="https://i.stack.imgur.com/DBuVC.png" rel="nofollow norefe
我只想在张量板上连续显示两个图形。我正在使用pytorch。有什么方法可以控制布局以像matplotlib子图一样
即使我在启动<code>tensorboard</code>时清除了日志目录，也已经看到了数据：
<a href="https://i.stack.imgur.c
我正在尝试运行Google Colab <a href="https://www.tensorflow.org/federated/tutorials/federated_learning_for_image_classification" re
以下页面提供有关Tensorboard的信息：
<a href="https://pytorch.org/docs/stable/tensorboard.html" rel="nofollow noreferrer">http
我尝试通过预测使实际图像可视化，以弄清楚我的算法如何执行以及错误地预测了哪些标签。但是，当
我正在尝试使用TensorBoard在模型训练期间创建见解，并希望借此检查我的模型是如何训练的，哪个时期可
在Keras中，我正在使用以下Tensorboard回调：
<pre><code>tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=tensorboard_path, histogram
我试图在张量板上绘制每秒评估指标。我试图创建一个会话挂钩来计算指标。以下是我的代码：
<pre><
我希望能够在损失计算期间记录到张量板一些中间结果。对我来说，这似乎是一件非常基本的事情，因
我正在针对海量数据训练一个巨大的模型，但问题是我正在训练的集群不允许训练超过两个星期，但是
我想可视化张量板上各层之间的地图特征和权重。
这是我的代码：
<pre><code># Load the TensorBoard notebook e
我具有以下格式的自定义损失函数：
<pre><code>def CustomLoss(y_true,y_pred):
......
loss = loss1 + loss2 + loss
在使用TensorFlow 2.3训练模型时，我想可视化一些中间张量，这些中间张量是使用自定义<code>tf.keras.layers.La
在每轮训练模型的过程中，我都会生成一个数组<code>vals</code>，该数组要可视化。我该如何在张量板上绘
我正在使用Tensorflow训练对象检测模型（从ssd_mobilenet_v2_320x320_coco17_tpu-8进行微调），并使用张量板监视训
在TensorFlow培训期间，我遇到了内存不足的问题。我想用<a href="https://www.tensorflow.org/guide/profiler#overview_page
我不明白，当logdir存储在变量中时，如下所示，张量板会打开并显示：
当前数据集没有活动的仪表
我将tensorflow Estimator API与tensorboard一起使用，并且尝试创建自定义评估指标，该指标不在tf.compat.v1.metrics
