在用深度学习模型训练完模型后，会有一些events.out.tfevents格式的日志信息文件，如下图：
在这类文件需要用tensorboard进行打开，并且查看训练过程的信息内容。
1. tensorboard安装
pip install tensorboard -i https://pypi.douban.com/simple
2. 开启tensorboard可视化events.out.tfevents文件服务
命令格式为：
tensorboard --logdir=日志所在的目录路径 --port=8008
注意：日志所在的目录是指日志的目录文件夹，不是日志本身路径。
以上面图片中为例，命令为：
tensorboard --logdir=G:\My_DL_Test\PyTorch-YOLOv3-master\pytorchyolo\logs\2023_03_24__18_59_35 --port=8008
在CMD窗口中输入上面命令，则会开启一个web后台服务，结果如下：
其中G:\My_DL_Test\PyTorch-YOLOv3-master\pytorchyolo\logs\2023_03_24__18_59_35是你events.out.tfevents文件所在的文件目录，后面的–port为端口号8008。
修改 --port= 后面的数字可以同时可视化多个不同的events.out.tfevents文件，
如在新的终端窗口中输入：tensorboard --logdir=G:\XXX --port=8006。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-518491.html
3. 在浏览器中浏览日志文件信息
在浏览器中输入开启的服务地址：http://localhost:8008，就可以看到日志结果信息啦，如下如所示:
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-518491.html
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