jupyter中启动指令tensorboard

在Jupyter中启动Tensorboard需要通过命令行执行相关指令。首先，我们需要安装在python环境中安装tensorflow和tensorboard库。安装指令为：`!pip install tensorflow tensorboard`。

安装完成后，我们需要在Jupyter中加载tensorflow库和日志存储路径，然后执行如下指令：

import tensorflow as tf
%load_ext tensorboard

接下来，我们可以设置存储tensorboard日志的路径，并创建一个tensorboard记录器。指令如下：

log_dir = './logs' # 设置tensorboard日志路径
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

在使用`fit`函数进行模型训练时，我们可以将tensorboard回调函数传入`callbacks`参数，这样训练过程中的信息会保存到tensorboard日志中。示例如下：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[tensorboard_callback])

当训练完成后，我们可以使用下面的指令启动tensorboard，查看训练过程中的数据可视化：

%tensorboard --logdir ./logs

在Jupyter中执行这些指令后，tensorboard会在一个新的标签页中打开，我们可以在其中查看训练过程中的损失、准确率等指标的变化情况，还可以观察模型结构和某些层的激活情况等。