tensorflow/tensorboard

O que é?

Recursos principais

• 01Painel de escalares para acompanhar métricas como loss e taxa de aprendizado ao longo do tempo
• 02Visualizações de histogramas e distribuições de valores de tensores ao longo das etapas de treinamento
• 03Painéis de imagens, áudio e texto para dados de summaries
• 04Graph Explorer para inspecionar a estrutura de modelos do TensorFlow
• 05Embedding Projector para visualizar embeddings de alta dimensão
• 06Sistema de plugins para adicionar visualizações personalizadas

Casos de uso

• Acompanhar curvas de loss e acurácia durante o treinamento de modelos
• Comparar experimentos com diferentes hiperparâmetros em várias execuções
• Inspecionar a estrutura de um grafo computacional do TensorFlow
• Explorar embeddings de palavras ou imagens de um modelo treinado

Início rápido

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   Instale o TensorBoard com pip

   pip install tensorboard
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   Indique o diretório de logs ao TensorBoard e inicie-o

   tensorboard --logdir path/to/logs
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   Abra http://localhost:6006 no navegador

Antes de usar

• !É necessário que o TensorFlow tenha gravado dados de resumo em um diretório de logs para que algo seja exibido.
• !O suporte oficial é limitado ao Google Chrome ou Firefox; outros navegadores podem apresentar problemas.

Em coleções

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é tensorboard?

TensorBoard é um toolkit de visualização baseado na web para inspecionar execuções de treinamento, métricas, grafos e embeddings do TensorFlow. TensorBoard é um conjunto de aplicações web para inspecionar e entender execuções e grafos do TensorFlow. Ele lê arquivos de eventos gravados por summary writers em um diretório de logs e exibe no navegador escalares, histogramas, distribuições, imagens, áudio, texto e grafos computacionais.

tensorboard é gratuito? Qual é a licença?

tensorboard é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

tensorboard ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de tensorboard foi em 4 de nov. de 2026.

Para que posso usar tensorboard?

Acompanhar curvas de loss e acurácia durante o treinamento de modelos Comparar experimentos com diferentes hiperparâmetros em várias execuções Inspecionar a estrutura de um grafo computacional do TensorFlow Explorar embeddings de palavras ou imagens de um modelo treinado

Como instalar tensorboard?

Instale o TensorBoard com pip: pip install tensorboard Indique o diretório de logs ao TensorBoard e inicie-o: tensorboard --logdir path/to/logs Abra http://localhost:6006 no navegador

Onde consigo tensorboard?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorboard