这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv5 使用tensorboard查看可视化训练结果。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
1.1.找的models/yolo.py文件中，将最下面有关 Tensorboard 的注释打开
2.进入项目根目录
`tensorboard --logdir=./runs`
比如你训练的是第20个版本，那么tensorboard --logdir=./runs/train/exp20 就可以查看当前训练的可视化结果了文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-597782.html
3.通过浏览器查看可视化训练结果
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Tensorboard原本是Tensorflow的可视化工具，但自PyTorch1.2.0版本开始，PyTorch正式内置Tensorboard的支持，尽管如此仍需手动安装Tensorboard。否则会报错。 ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboard’ 进入相应虚拟环境后，输入以下指令即可安装。 输入以下指令，不报错即说明安装成功。
在深度学习领域，网络内部如同黑箱，其中包含大量的连接参数，这给人工调试造成极大的困难。 Tensorboard 则是神经网络的可视化工具，可以记录训练过程的数字、图像、运行图等内容，方便研究人员对训练参数进行统计，观察神经网络训练过程并指导参数优化。 参考
最近在做热力图的可视化，网上搜了很多的资料，但是大部分都是需要在原网络结构上进行修改，非常的不方便。最后在网上找到一位博主分享的即插即用的模块，觉得效果还可以，但是中间有些细节，需要注意。 原博文地址： https://blog.csdn.net/qq_37706472/article/details/12871460
一、图像特征 1. 图像低层特征 图像低层特征指的是：边缘、颜色和纹理等特征。 低层特征的分辨率较高，包含较多的位置、细节信息，但其包含的语义信息较少，噪声较多。 原始图像和浅层卷积网络输出的特征图属于低层特征，从低层特征图中可以看清轮廓、边缘等信息。
上一章，UI的可视化界面已经创建好了。并且通过UI文件编译成了python可以处理的py文件，为了方便使用，我们新建了qt_inference 对ui的py脚本进行调用，效果如下 UI可视化的生成：YOLOV5 部署：QT的可视化界面推理（创建UI，并编译成py文件）-CSDN博客 本章将接着上面操作，完成一
软件界面如下所示： 功能： 模型选择 输入选择(本地文件、摄像头、RTSP视频流) IoU调整 置信度调整 帧间延时调整 播放/暂停/结束 统计检测结果 详细介绍： 1.首先进行模型的选择（官网可下载），包含四种，分别是yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt和yolov5x.pt。 2.选择置信度、IoU和
声明：笔记是做项目时根据B站博主视频学习时自己编写，请勿随意转载！ VScode/Pycharm 终端进入虚拟环境后，输入下面代码安装 pyside6 ，若用的 Pycharm 作为集成开发环境，也下载个 pyqt5 ： 安装完 pyside6 时其实一并安装了 qtdesigner ，这个工具可让我们以拖拽的方式设计界面，按
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TensorBoard是TensorFlow官方提供的一款可视化工具，用于可视化模型训练过程中的各种指标、图像和计算图等信息，方便用户更加直观地观察模型的训练情况。 下面是TensorBoard的一些常见可视化网页： 在使用tensorboard之前首先要确定有这个包，没有的话使用pip命令安装。 在Tenso
TensorFlow包含一个可视化工具，称为TensorBoard，它用于分析数据流图，还用于了解机器学习模型。 TensorBoard的重要功能包括查看有关垂直对齐的任何图形的参数和详细信息的不同类型统计的视图。 深度神经网络包括多达36，000个节点。 TensorBoard帮助将这些节点折叠成块并突出显
