Tensorboard

TensorBoard 是 Google TensorFlow 提供的一个可视化工具，用于帮助理解、调试和优化机器学习模型。它通过图形界面展示训练过程中的各种指标和数据，让开发者更直观地了解模型的性能和行为。

你可以使用swanlab convert将Tensorboard生成的Tfevent文件转换成SwanLab实验。

方式一：命令行转换

swanlab convert -t tensorboard -tb_logdir [TFEVENT_LOGDIR]

这里的[TFEVENT_LOGDIR]是指你先前用Tensorboard记录实验时，生成的日志文件路径。

SwanLab Converter将会自动检测文件路径及其子目录下的tfevent文件（默认子目录深度为3），并为每个tfevent文件创建一个SwanLab实验。

方式二：代码内转换

from swanlab.converter import TFBConverter

tfb_converter = TFBConverter(convert_dir="[TFEVENT_LOGDIR]")
tfb_converter.run()

效果与命令行转换一致。

参数列表

参数	对应CLI参数	描述
convert_dir	-	Tfevent文件路径
project	-p, --project	SwanLab项目名
workspace	-w, --workspace	SwanLab工作空间名
cloud	--cloud	是否使用云端版，默认为True
logdir	-l, --logdir	SwanLab日志文件保存路径

例子：

from swanlab.converter import TFBConverter

tfb_converter = TFBConverter(
    convert_dir="./runs",
    project="Tensorboard-Converter",
    workspace="SwanLab",
    logdir="./logs",
    )
tfb_converter.run()

与之作用相同的CLI：

swanlab convert -t tensorboard --tb_logdir ./runs -p Tensorboard-Converter -w SwanLab -l ./logs

执行上面的脚本，将会在SwanLab空间下，创建一个名为Tensorboard-Converter的项目，将./runs目录下tfevent文件创建为一个个swanlab实验，并将swanlab运行时产生的日志保存在./logs目录下。