tensorboard查看loss

要使用TensorBoard查看loss，首先需要将训练过程中的loss值保存为一个文件。可以使用第三个引用中的代码示例来保存loss值。首先，导入`SummaryWriter`类并创建一个`SummaryWriter`对象，指定文件保存的位置。然后，在每个训练步骤中，使用`add_scalar`方法将loss值写入文件中。其中，第一个参数是图片的描述，可以是"loss"或者其他你想要的描述；第二个参数是loss值；第三个参数是训练步骤的索引。最后，使用`close`方法关闭`SummaryWriter`对象。这样，loss值就会被保存到指定的文件中。

接下来，打开终端，使用`tensorboard`命令读取文件并绘制图形。确保你已经激活了TensorFlow环境。在命令行中输入`tensorboard --logdir=logs`，其中`--logdir`参数后面跟着保存loss值文件的目录。然后，按下回车键启动TensorBoard。

在浏览器中输入`http://localhost:6006`，就可以访问TensorBoard的界面。在界面中，选择`Scalars`选项卡，就可以看到绘制的loss走向图。

通过这种方法，你可以使用TensorBoard查看loss的变化情况，从而判断模型是否收敛。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [炼丹小技巧1：通过TensorBoard查看loss走向判断模型是否收敛](https://blog.csdn.net/qq_44850917/article/details/128493556)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [使用Tensorboard工具查看Loss损失率](https://download.csdn.net/download/weixin_38593701/13738503)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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