GAN中使用tensorboard

在GAN中使用Tensorboard可以用来记录并可视化判别器和生成器的损失值，以及网络结构图等信息。首先，您需要确保代码没有问题。如果您无法通过http://localhost:6006/访问Tensorboard，则可以尝试使用http://127.0.0.1:6006/来访问。如果出现"No scalar data was found"的错误，可能是因为您在使用Tensorboard命令时出现问题。正确的命令应该是在events文件的上一层路径输入"tensorboard --logdir=summary"（注意，等号两边不能有空格）。这样，您就可以解决这个问题并使用Tensorboard来监视和可视化GAN的训练过程中的损失值变化和网络结构图了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tensorboard使用问题](https://blog.csdn.net/GAN_player/article/details/78858736)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [GAN学习记录（五）——循环生成对抗网络CycleGan](https://blog.csdn.net/yunlong_G/article/details/116754582)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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