Tensorflow TensorBoard日志生成及展示过程如何详细解析？

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TensorBoard是TensorFlow下的可视化工具，能帮助我们理解大规模神经网络训练过程中出现的复杂且难以解释的运算。它可展示训练过程中的图像、网络结构等。1.+构建简易

TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具，能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算。TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。

1. 构建简单的TensorBoard日志输出

import tensorflow as tf input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name="input1") input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3], name="input2")) output = tf.add_n([input1, input2], name="add") writer = tf.summary.FileWriter("./log", tf.get_default_graph()) writer.close()

"./log"：TensorBoard日志信息文件保存的位置，本代码中表示：把文件保存把在当前目录下的"log"文件夹下。