在深度学习的训练过程中，我们经常需要直观地观察模型的训练曲线、参数变化、网络结构以及中间特征图，而不是盲目地看 loss 数字。之前知道TensorBoard这个工具，也用过，但研究之后才发现这玩意这么好用！
它是TensorFlow 官方推出的可视化工具，但如今 PyTorch、JAX、MindSpore 等框架也已全面兼容。
无论你是调试模型还是展示实验结果，TensorBoard 都能让你事半功倍。
所有相关源码示例、流程图、模型配置与知识库构建技巧，我也将持续更新在Github：LLMHub，欢迎关注收藏！
一、安装与启动
TensorBoard 的安装非常简单：
pipinstalltensorboard启动命令：
tensorboard --logdir=./runs --port=6006然后在浏览器中访问：
http://localhost:6006提示：--logdir指向你保存日志的文件夹路径，比如 PyTorch 默认保存到runs/下。
二、在 PyTorch 中使用 TensorBoard
初始化 SummaryWriter
fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter writer=SummaryWriter(log_dir="./runs/exp1")这行代码就会创建一个用于写入日志的对象，exp1是实验名称。
记录训练指标
forepochinrange(10):train_loss=0.1*epoch val_acc=0.8+0.02*epoch writer.add_scalar("Loss/train",train_loss,epoch)writer.add_scalar("Accuracy/val",val_acc,epoch)打开 TensorBoard 后，就能看到漂亮的折线图啦：
Scalars选项卡用于展示损失函数、准确率等指标随 epoch 的变化趋势。
可视化模型结构
# === 定义一个简单的 MLP 模型 ===classMLP(nn.Module):def__init__(self):super(MLP,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(28*28,128)self.fc2=nn.Linear(128,64)self.fc3=nn.Linear(64,10)defforward(self,x):x=x.view(-1,28*28)x=torch.relu(self.fc1(x))x=torch.relu(self.fc2(x))x=self.fc3(x)returnx model=MLP()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)# === 模型结构可视化 ===dummy_input=torch.randn(1,1,28,28)writer.add_graph(model,dummy_input)在 TensorBoard 的Graphs页面中，你可以看到网络的计算图结构，帮助你排查模型拼接或梯度传递错误，这个确实足够优秀了，画出来的模型结构也很清晰。
可视化特征图（Feature Maps）
假设我们在卷积层之后想看看模型提取了什么特征：
images=torch.randn(16,3,32,32)writer.add_images("Input Images",images,0)对于特征图，可以通过make_grid拼接后写入：
fromtorchvision.utilsimportmake_grid feature_maps=torch.randn(16,1,28,28)grid=make_grid(feature_maps,nrow=4,normalize=True)writer.add_image("Feature Maps",grid,0)这在调试 CNN 时非常有用。
三、高级功能与技巧
Embedding 可视化（高维特征降维）
在模型训练结束后，我们可以用 TensorBoard 来查看高维向量的分布（常用于可视化词向量、图像特征）：
importnumpyasnp features=np.random.rand(100,128)labels=[f"class_{i%10}"foriinrange(100)]writer.add_embedding(features,metadata=labels,tag="Embedding_demo")打开Projector页面，就能看到点云分布及类别区分情况，这里让我挺震惊的，他是三维动画形式的，如果数据量再大一些我想应该会非常优美。
超参数追踪（HParams）
# === 超参数记录 ===writer.add_hparams({'lr':0.001,'batch_size':64,'epochs':epochs},{'accuracy':test_acc,'loss':test_loss})这样你可以在 TensorBoard 的HParams选项卡中对比不同实验参数的表现，非常适合调参阶段。
记录混淆矩阵
cm=confusion_matrix(all_targets,np.array(all_preds).flatten())fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))sns.heatmap(cm,annot=True,fmt="d",cmap="Blues",ax=ax)ax.set_xlabel("Predicted")ax.set_ylabel("True")writer.add_figure("Confusion Matrix",fig)这种方式比单纯打印矩阵更直观，我们平时看的很多论文就有这种图像。
对比多次实验
多个实验只需写入不同目录即可，例如：
runs/ ├── exp_lr_1e-3/ ├── exp_lr_1e-4/ └── exp_lr_5e-4/TensorBoard 会自动加载所有实验的指标，方便对比曲线趋势。
但是TensorBoard也会存在一些问题，比如当日志太多时就会导致加载速度慢，所以就需要我们定期清理runs
文件夹，或使用--samples_per_plugin限制加载数量。
TensorBoard 是深度学习工程师的必备工具。它不仅能让训练过程「看得见」，还能帮助我们调试网络结构、分析收敛趋势与异常点、追踪参数与特征变化、展示实验结果与模型可解释性。
会跑模型很重要，但是会使用可视化工具同等重要，毕竟可以大幅提升我们处理数据的速度，帮助我们迸发新的idea!
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