机器视觉-tensorBoard使用说明

tensorboard 功能

Yolov8源码已经集成了很多个metrics监控系统, 源码位置: ultralytics\utils\callbacks\, 包括 wandb、 tensorboard、 clearml 等等.
和其他系统相比, tensorboard 功能较弱. yolov8 自动集成 tensorboard 功能包括:

• 查看学习率
• 查看mAP/precision/recall指标
• 查看loss
• 查看模型graph图 (亮点)

tensorboard 比较欠缺的功能有:

• 不能标记每次train, 也无法跟踪每次训练具体超参和数据集, 所以光靠tensorboard的展示很难指导我们调优.
• 如果使用多台机器训练, 不太方便将这些结果放到一个tensorboard系统上进行比较.

安装和启动

安装tensorboard后, 进行train时 yolov8将自动生成 tensorboard 专用的 events.out.tfevents.* 日志文件, 并告知我们如何使用 tensorboard.

安装

pip install tensorboard

安装后会在虚拟环境的scripts多一个 tensorboard.exe 文件, 可以使用该命令启动 tensorboard web系统.

启动 tensorboard web系统

# 查看所有runs结果
tensorboard --logdir=runs根目录 --port=6006

# 查看某次train结果
tensorboard --logdir=某个train目录 --port=6006

参考

https://blog.csdn.net/u011775793/article/details/135041359
https://zhuanlan.zhihu.com/p/471198169