tensorboard查看envts

以下是使用TensorBoard查看envts的步骤：

1. 确保你已经安装了TensorFlow并且已经训练了一个模型并保存了event文件。

2. 打开终端并进入保存event文件的目录。

3. 输入以下命令启动TensorBoard：

   tensorboard --logdir=./

其中"./"表示当前目录，如果你的event文件保存在其他目录，需要将"./"替换为对应的目录。

4. 在浏览器中输入"http://localhost:6006"，打开TensorBoard的界面。

5. 在TensorBoard的界面中，点击SCALARS选项卡，可以看到envts的信息。

注意：如果你的event文件中没有记录envts信息，那么在SCALARS选项卡中是看不到envts的。

相关问题

tensorboard查看pb

要查看pb文件的tensorboard可视化，可以按照以下步骤进行操作：
1. 在pb模型文件所在文件夹中新建一个Python文件，命名为check_pb.py。
2. 在check_pb.py文件中导入必要的库和模块，代码如下：

   from tensorflow.python.platform import gfile
   import tensorflow as tf

3. 使用tf.get_default_graph()获取默认的计算图，并将pb模型文件加载到计算图中，代码如下：

   model = 'D:/test/model.pb'
   graph = tf.get_default_graph()
   graph_def = graph.as_graph_def()
   graph_def.ParseFromString(gfile.FastGFile(model, 'rb').read())
   tf.import_graph_def(graph_def, name='graph')

4. 创建一个tf.summary.FileWriter对象来保存图的摘要数据，代码如下：

   summaryWriter = tf.summary.FileWriter('D:/test/log/', graph)

5. 运行check_pb.py文件来生成日志文件，代码如下：

   python check_pb.py

6. 打开命令行，进入到check_pb.py文件所在的目录，运行以下命令来启动tensorboard：

   tensorboard --logdir=D:/test/log/

7. 在浏览器中打开生成的链接，即可在tensorboard中查看pb文件的可视化结果。

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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