運行環境：Win10 + anaconda3。

TensorFlow版本：'2.0.0'

import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard X_train = np.random.rand(100) noise = np.random.normal(0,0.01,X_train.shape)y_train = X_train*0.5+0.2+noiseplt.scatter(X_train, y_train) plt.show()model = Sequential() model.add(Dense(1,input_dim = 1)) model.compile(optimizer = 'sgd', loss = 'mse',metrics = ['mae'])model.summary()history = model.fit(X_train,y_train,epochs = 200,verbose=0,callbacks=[TensorBoard(log_dir='mytensorboard')]) W,b = model.layers[0].get_weights()print(W , b)y_pre = model.predict(X_train)plt.plot(X_train,y_pre,'r-',ms = 10,lw = 3) plt.scatter(X_train,y_train)

隨后日志會建立到當前工作目錄下的文件夾mytensorboard（如果目前無該文件夾，則會新建該文件夾）

隨后打開anaconda prompt，

直接輸入：

tensorboard --logdir=工作目錄\mytensorboard

回車后會得到一個網址

復制后到瀏覽器打開即可。?

注意路徑不能錯，不然就打不開了。

使用完畢后在命令行里Ctrl+C即可退出。

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具體對于可視化的閱讀和模塊的更多使用見下面的鏈接。

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參考鏈接：

https://www.cnblogs.com/ipersevere/p/10843115.html

https://blog.csdn.net/weixin_38517705/article/details/82971147

https://blog.csdn.net/qq_35082030/article/details/94379395

https://www.jianshu.com/p/aa910632be2f

https://blog.csdn.net/dugudaibo/article/details/77961836

https://blog.csdn.net/qq_41872630/article/details/86686236

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习】 - Keras学习 - TensorBoard模块 - 可视化模型训练过程神器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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