TensorBoard的网络模型的可视化显示

TensorBoard可以用来可视化网络模型，其中包括神经网络中的层、权重、偏差等信息。以下是如何将网络模型可视化的步骤：

1. 在TensorFlow代码中定义网络模型时，使用`tf.summary.FileWriter`将模型图写入TensorBoard日志文件。

with tf.Session() as sess:
    # 定义网络模型
    # ...
    # 定义TensorBoard日志文件路径
    writer = tf.summary.FileWriter('./logs', sess.graph)

2. 训练网络模型时，使用`tf.summary.scalar`和`tf.summary.histogram`将模型性能指标写入TensorBoard日志文件。

with tf.Session() as sess:
    # 定义网络模型
    # ...
    # 定义TensorBoard日志文件路径
    writer = tf.summary.FileWriter('./logs', sess.graph)

    # 训练网络模型
    # ...
    # 将性能指标写入TensorBoard日志文件
    summary = sess.run(tf.summary.merge_all())
    writer.add_summary(summary, global_step)

3. 启动TensorBoard服务器并打开浏览器，查看可视化的网络模型。

tensorboard --logdir=./logs

然后在浏览器中输入`http://localhost:6006`，就可以看到可视化的网络模型。在TensorBoard界面上，可以查看网络图、权重和偏差的分布、训练过程中的性能指标曲线等信息。