TensorBoard是一個用于可視化和監控深度學習模型訓練過程的工具，其主要功能包括：
可視化模型結構：TensorBoard可以展示深度學習模型的結構，包括各層的連接關系和參數數量。
顯示訓練過程指標：TensorBoard可以展示訓練過程中的損失函數、準確率等指標的變化情況，幫助用戶了解模型的訓練情況。
可視化模型圖像：TensorBoard可以展示深度學習模型中的圖像數據，比如特征圖、卷積核等，幫助用戶理解模型的工作原理。
顯示計算圖：TensorBoard可以展示深度學習模型的計算圖，幫助用戶了解模型的前向傳播和反向傳播過程。
可視化嵌入向量：TensorBoard可以展示模型中學習到的嵌入向量，比如Word2Vec中的詞向量，幫助用戶理解模型在學習任務中的表現。
可視化訓練曲線：TensorBoard可以展示訓練過程中的學習率、梯度大小等指標的變化情況，幫助用戶優化模型的訓練過程。
顯示模型的直方圖：TensorBoard可以展示模型中各層權重和偏置的直方圖，幫助用戶了解模型參數的分布情況。
