Plataforma open source para registrar y visualizar el entrenamiento de IA, con métricas, hiperparámetros y estadísticas de hardware, en la nube o autohospedada.
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tensorflow/tensorboard
TensorBoard es un conjunto de herramientas web de visualización para inspeccionar ejecuciones de entrenamiento, métricas, grafos y embeddings de TensorFlow.
Alternativa open source a:Weights & Biases
- Estrellas
- 7,241
- Forks
- 1,723
- Issues abiertos
- 758
- Último commit
- hace 3 días
¿Qué es?
TensorBoard es un conjunto de aplicaciones web para inspeccionar y comprender ejecuciones y grafos de TensorFlow. Lee los archivos de eventos que los escritores de resúmenes guardan en un directorio de registros y luego muestra en el navegador escalares, histogramas, distribuciones, imágenes, audio, texto y grafos de computación.
Las ejecuciones se cargan automáticamente desde un directorio de registros y sus subdirectorios, lo que permite comparar varios experimentos en paralelo. Los paneles organizan los datos por etiqueta, y los gráficos de escalares admiten zoom, lecturas con retícula y carpetas personalizadas mediante expresiones regulares. Embedding Projector visualiza embeddings de alta dimensión a partir de checkpoints, y Graph Explorer permite inspeccionar la estructura del modelo mediante ámbitos de nombres.
TensorBoard está diseñado para funcionar completamente sin conexión, en local o detrás de un firewall. Se puede usar en Chrome o Firefox, y su sistema de plugins permite añadir visualizaciones personalizadas.
Funciones clave
- 01Panel de escalares para seguir métricas como la pérdida y la tasa de aprendizaje a lo largo del tiempo
- 02Vistas de histogramas y distribuciones de los valores de tensores durante los pasos de entrenamiento
- 03Paneles de imágenes, audio y texto para datos de resumen
- 04Graph Explorer para inspeccionar la estructura de modelos de TensorFlow
- 05Embedding Projector para visualizar embeddings de alta dimensión
- 06Sistema de plugins para añadir visualizaciones personalizadas
Casos de uso
- Supervisar las curvas de pérdida y precisión durante el entrenamiento de modelos
- Comparar experimentos con distintos hiperparámetros en varias ejecuciones
- Inspeccionar la estructura de un grafo de computación de TensorFlow
- Explorar embeddings de palabras o imágenes de un modelo entrenado
Inicio rápido
- 1
Instala TensorBoard con pip
pip install tensorboard - 2
Indica a TensorBoard el directorio de registros y ejecútalo
tensorboard --logdir path/to/logs - 3
Abre http://localhost:6006 en el navegador
Antes de usarlo
- Necesita datos de resumen escritos por TensorFlow en un directorio de registros para mostrar contenido.
- Solo se admite oficialmente en Google Chrome o Firefox; otros navegadores pueden presentar errores.
En colecciones
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es tensorboard?
- TensorBoard es un conjunto de herramientas web de visualización para inspeccionar ejecuciones de entrenamiento, métricas, grafos y embeddings de TensorFlow. TensorBoard es un conjunto de aplicaciones web para inspeccionar y comprender ejecuciones y grafos de TensorFlow. Lee los archivos de eventos que los escritores de resúmenes guardan en un directorio de registros y luego muestra en el navegador escalares, histogramas, distribuciones, imágenes, audio, texto y grafos de computación.
- ¿tensorboard es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- tensorboard es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿tensorboard sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de tensorboard fue el 4 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar tensorboard?
- Supervisar las curvas de pérdida y precisión durante el entrenamiento de modelos Comparar experimentos con distintos hiperparámetros en varias ejecuciones Inspeccionar la estructura de un grafo de computación de TensorFlow Explorar embeddings de palabras o imágenes de un modelo entrenado
- ¿Cómo se instala tensorboard?
- Instala TensorBoard con pip: pip install tensorboard Indica a TensorBoard el directorio de registros y ejecútalo: tensorboard --logdir path/to/logs Abre http://localhost:6006 en el navegador
- ¿Dónde consigo tensorboard?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorboard
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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