Как TensorBoard используется в машинном обучении?

TensorBoard используется в машинном обучении для предоставления метрик и визуализаций, необходимых в процессе обучения. www.freecodecamp.org www.tensorflow.org Он позволяет отслеживать такие показатели эксперимента, как потеря и точность, визуализировать граф модели и многое другое. www.tensorflow.org

Некоторые способы использования TensorBoard:

• Визуализация производительности модели. www.machinelearningnuggets.com Можно посмотреть, как показатели меняются на каждой эпохе обучения, отследить скорость обучения, скорость обучения и другие скалярные значения. www.tensorflow.org
• Настройка параметров модели. www.machinelearningnuggets.com В TensorBoard можно экспериментировать с разными гиперпараметрами, например, скоростью обучения, оптимизаторами, частотой отбрасывания, размером партии и другими. styrishai.com
• Профилирование выполнения программы. www.machinelearningnuggets.com Например, можно проверить, как используются графические процессоры. www.machinelearningnuggets.com
• Отладка кода машинного обучения. www.machinelearningnuggets.com

TensorBoard можно использовать с различными библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, Flax и XGBoost. www.machinelearningnuggets.com