tensorboard的两条线

TensorBoard 可以用来可视化训练过程中的损失函数和准确率等指标的变化。通常情况下，我们在训练过程中会记录每个 epoch（或每个 batch）的指标值，然后将这些值写入 TensorBoard 的日志文件中。在 TensorBoard 中，我们可以通过两条线来可视化损失函数和准确率的变化情况：

1. 训练集上的损失函数和准确率

这条线表示训练集上的损失函数和准确率随着训练的迭代次数的变化情况。通常情况下，随着训练的进行，损失函数应该会逐渐减小，准确率也会逐渐提高，因为模型会不断地学习到更好的特征和参数。

2. 验证集上的损失函数和准确率

这条线表示验证集上的损失函数和准确率随着训练的迭代次数的变化情况。我们通常会把一部分数据单独拿出来作为验证集，用来评估模型在未见过的数据上的效果。如果模型过拟合了训练集，那么在验证集上的表现就会比较差，验证集上的损失函数会逐渐增大，准确率也会逐渐降低。因此，我们可以通过观察验证集上的损失函数和准确率来判断模型是否过拟合。