📊 tf.summary用法总结 📊

在TensorFlow中，`tf.summary` 是一个非常强大的工具，用于记录和可视化训练过程中的各种数据。无论是调试模型还是展示结果，它都能帮助开发者更好地理解模型的行为。以下是它的主要用法总结：

首先，你需要确保导入了正确的模块：`from tensorflow import summary as tf_summary`。接着，可以使用 `tf.summary.scalar()` 来记录标量值，比如损失函数或准确率的变化趋势。例如：`summary_writer.add_summary(tf_summary.scalar('loss', loss_value), step)`。

其次，如果你需要记录张量（如权重或梯度），可以使用 `tf.summary.histogram()` 或 `tf.summary.image()`。这能让你观察到分布情况或者图像变化。比如：`summary_writer.add_summary(tf_summary.histogram('weights', weights), step)`。

最后，别忘了设置 `SummaryWriter` 来管理你的日志文件，并通过 TensorBoard 查看结果！✨ 使用命令 `tensorboard --logdir=logs` 启动服务后，在浏览器中输入地址即可查看可视化效果啦！

掌握这些基本操作后，你就能轻松地跟踪模型性能并优化参数配置了！💪