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2024年3月5日发(作者：前端面试太难了)

yolov5 tensorboard的用法(一)

YOLOv5 Tensorboard用法详解

Tensorboard是一个TensorFlow的可视化工具，可以帮助开发者可视化训练过程中的模型性能指标、损失和梯度等信息。在YOLOv5中，也提供了与Tensorboard结合使用的功能，方便开发者更好地分析和优化模型。

安装Tensorboard

1. 使用pip安装Tensorboard：pip install tensorboard

2. 使用conda安装Tensorboard：conda install tensorboard

使用Tensorboard

1. 启动Tensorboard服务器：在命令行中输入以下命令，参数--logdir指定将要展示的文件夹路径。

2.

tensorboard --logdir=path/to/log-directory

在浏览器中访问Tensorboard：Tensorboard服务器启动后，会打印出一个链接，复制该链接并粘贴到浏览器地址栏中。

3. 查看Scalar指标：在Tensorboard的主界面中，选择Scalar选项卡，可以看到训练过程中的损失函数、精度等指标的变化曲线图。

4. 查看Images：选择Images选项卡，可以通过滑动条调整展示的epoch数，查看不同训练阶段的模型输出图片。

5. 查看Graph：选择Graph选项卡，可以查看整个模型的计算图，并通过缩放、拖拽等操作查看不同层的结构。

6. 查看Histograms：选择Histograms选项卡，可以查看训练过程中各个变量的分布情况，以及梯度的变化情况。

7. 查看Projector：选择Projector选项卡，可以将高维数据降为二维或三维，并通过鼠标交互查看数据的分布情况。

8. 使用命令行参数：如果你的训练代码中使用了tensorboardX库，可以通过添加一些命令行参数来配置Tensorboard的功能，例如设置日志输出路径。

以上就是YOLOv5与Tensorboard结合使用的一些用法和详细讲解，通过Tensorboard，您可以更加直观地了解YOLOv5模型在训练过程中的性能和表现。


本文标签： 训练 查看 模型 过程

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