tensorflow/tensorboard

Что это?

Ключевые возможности

• 01Дашборд со скалярными метриками, например потерями и скоростью обучения, в динамике
• 02Просмотр гистограмм и распределений значений тензоров на разных шагах обучения
• 03Дашборды для изображений, аудио и текста из сводных данных
• 04Graph Explorer для изучения структуры модели TensorFlow
• 05Embedding Projector для визуализации многомерных эмбеддингов
• 06Система плагинов для добавления собственных визуализаций

Сценарии использования

• Отслеживание графиков потерь и точности во время обучения модели
• Сравнение экспериментов с разными гиперпараметрами по нескольким запускам
• Изучение структуры графа вычислений TensorFlow
• Исследование эмбеддингов слов или изображений обученной модели

Быстрый старт

1. 1

   Установите TensorBoard с помощью pip

   pip install tensorboard
2. 2

   Укажите TensorBoard каталог с логами и запустите его

   tensorboard --logdir path/to/logs
3. 3

   Откройте http://localhost:6006 в браузере

Что важно знать

• !Для отображения данных TensorFlow должен предварительно записать summary-данные в каталог с логами.
• !Официально поддерживаются только Google Chrome и Firefox; в других браузерах могут возникать ошибки.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое tensorboard?

TensorBoard — веб-инструмент для визуализации и анализа запусков обучения TensorFlow, метрик, графов и эмбеддингов. TensorBoard — набор веб-приложений для анализа запусков и графов TensorFlow. Он читает файлы событий, которые summary writers записывают в каталог логов, а затем отображает в браузере скаляры, гистограммы, распределения, изображения, аудио, текст и графы вычислений.

tensorboard можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

tensorboard распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

tensorboard всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в tensorboard — 4 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать tensorboard?

Отслеживание графиков потерь и точности во время обучения модели Сравнение экспериментов с разными гиперпараметрами по нескольким запускам Изучение структуры графа вычислений TensorFlow Исследование эмбеддингов слов или изображений обученной модели

Как установить tensorboard?

Установите TensorBoard с помощью pip: pip install tensorboard Укажите TensorBoard каталог с логами и запустите его: tensorboard --logdir path/to/logs Откройте http://localhost:6006 в браузере

Где скачать tensorboard?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorboard