配置tensorboard

配置 TensorBoard 可以帮助可视化 TensorFlow 训练过程中的指标和图表。以下是配置 TensorBoard 的步骤：

1. 确保你已经安装了 TensorFlow，可以通过以下命令检查 TensorFlow 是否已经安装：

   pip show tensorflow

2. 在你的 Python 代码中，确保你已经导入了 `tensorflow` 和 `tensorboard`：

   import tensorflow as tf
   from tensorboard import notebook

3. 在你的训练代码中，使用 `tf.summary` 模块来定义要记录的指标。例如，你可以在每个训练步骤中记录损失值：

   summary_writer = tf.summary.create_file_writer(LOG_DIR)  # 设置＊＊＊志文件夹路径
   
   with summary_writer.as_default():
       tf.summary.scalar('loss', loss, step=step)

4. 在训练代码的适当位置，启动 TensorBoard 服务器并指定日志文件夹路径：

   notebook.start("--logdir " + LOG_DIR)

5. 运行你的训练代码，确保在训练过程中会生成 TensorBoard 日志文件。

6. 打开浏览器，在地址栏输入 `http://localhost:6006`，即可访问 TensorBoard 的 Web 界面。

在 TensorBoard 的 Web 界面中，你将能够查看损失曲线、准确率曲线、计算图等信息，并进行交互式分析和调试。