tensorboard代码

根据提供的引用内容，可以看出tensorboard是一个用于可视化TensorFlow模型训练过程和结果的工具。通过使用tensorboard可以查看模型的图结构、训练过程中的损失函数和精确度等信息，并且还可以查看模型在测试数据上的表现。使用tensorboard需要编写一些代码来生成日志文件，然后在终端运行tensorboard命令来启动tensorboard服务。

在提供的引用中，可以看到一段用于生成核函数和偏置项的代码。其中weight_variable方法用于生成权重的分布，bias_variable方法用于生成偏置项的分布。这段代码是为了在训练神经网络时使用。

另外，通过引用中的内容可以看到，执行tensorboard命令后会在http://appledeMacBook-Pro.local:6006上启动一个TensorBoard服务。通过在浏览器中访问该地址，可以查看生成的图结构和训练过程中的相关信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tensorboard学习代码和图片](https://download.csdn.net/download/qq_24985805/10297031)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [tensorboard简介（含代码）](https://blog.csdn.net/weixin_34194551/article/details/88955449)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [tensorboard超全代码解释（调试网络）](https://blog.csdn.net/zjguilai/article/details/91073140)[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: 33.333333333333336%"]
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