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TensorBoard 是 TensorFlow 官方推出的可视化工具，它可以将模型训练过程中的各种汇总数据展示出来，包括标量（Scalar）、图片（Image）、音频（Audio）、计算图（Graph）、数据分布（Distribution）、直方图（Histogram）、嵌入向量（Embedding）和文本。TensorFlow 代码执行过程是先构建图，然后执行，所以不方便对中间过程进行调试。除此之外，在使用TensorFlow训练大型深度学习神经网络时，中间的计算过程可能非常复杂。因此，为了理解、调试和优化网络，可以使用 TensorBoard 观察训练过程中的各种可视化数据。
TensorBoard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具，也是一个Web应用程序套件。在众多机器学习库中，TensorFlow 是目前唯一自带可视化工具的库，这也是TensorFlow的一个优点。学会使用TensorBoard，将帮助我们构建复杂模型。这里需要理解“可视化”的含义。“可视化”也叫作数据可视化，主要研究数据的视觉表现形式。这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。例如，需要可视化算法运行的错误率，那么可以将每次算法训练的错误率绘制成折线图或曲线图，以表达训练过程中错误率的变化。可视化的方法有很多种，但无论哪一种，均对数据进行摘要与处理。