tensorboard在linux

tensorboard在Linux环境下的使用方法如下：
1. 首先，确保已经安装了TensorFlow和TensorBoard。可以使用pip命令进行安装，例如：pip install tensorflow tensorboard。
2. 打开终端，进入到你的训练日志所在的目录。
3. 运行以下命令启动TensorBoard：tensorboard --logdir=YourPATH --port=6006。其中，YourPATH是你的训练日志所在的路径，可以根据实际情况进行替换。--port参数是可选的，用于指定TensorBoard的端口号，默认为6006。\[1\]
4. 在浏览器中输入http://localhost:6006，即可访问TensorBoard的界面，查看训练过程中的各种指标和图表。

总结一下，在Linux环境下，你可以通过在终端中运行tensorboard命令来启动TensorBoard，并通过浏览器访问相应的地址来查看训练过程中的结果。\[1\] \[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [linux远程服务器tensorboard使用](https://blog.csdn.net/weixin_42059276/article/details/106668679)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [解决在linux 系统下使用 tensorboard 命令出现 not command](https://blog.csdn.net/qqr99000/article/details/78898928)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]