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。
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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
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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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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
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
