TensorBoard используется в машинном обучении для предоставления метрик и визуализаций, необходимых в процессе обучения. 23 Он позволяет отслеживать такие показатели эксперимента, как потеря и точность, визуализировать граф модели и многое другое. 3

Некоторые способы использования TensorBoard:

• Визуализация производительности модели. 4 Можно посмотреть, как показатели меняются на каждой эпохе обучения, отследить скорость обучения, скорость обучения и другие скалярные значения. 3
• Настройка параметров модели. 4 В TensorBoard можно экспериментировать с разными гиперпараметрами, например, скоростью обучения, оптимизаторами, частотой отбрасывания, размером партии и другими. 5
• Профилирование выполнения программы. 4 Например, можно проверить, как используются графические процессоры. 4
• Отладка кода машинного обучения. 4

TensorBoard можно использовать с различными библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, Flax и XGBoost. 4