{"id":186851,"date":"2023-10-19T10:10:22","date_gmt":"2023-10-19T09:10:22","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=186851"},"modified":"2026-02-06T06:12:15","modified_gmt":"2026-02-06T05:12:15","slug":"tensorboard-fuer-ein-besseres-verstaendnis-deiner-ml-modelle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/tensorboard-fuer-ein-besseres-verstaendnis-deiner-ml-modelle","title":{"rendered":"TensorBoard: F\u00fcr ein besseres Verst\u00e4ndnis deiner ML-Modelle"},"content":{"rendered":"<p><strong>W\u00e4hrend Algorithmen des maschinellen Lernens immer h\u00e4ufiger eingesetzt werden, bedeuten sie f\u00fcr die Organisationen, die sie verwenden, auch nicht unerhebliche Kosten. Daher ist es wichtig, die Leistung von Machine-Learning-Modellen zu analysieren. Mit TensorBoard ist genau das m\u00f6glich. <\/strong><\/p>\t\t\n\t\t<p>Lerne dieses Visualisierungstool, seine Funktionen und seine Verwendung mit TensorFlow oder PyTorch kennen.<\/p>\t\t\n\t\t\t<h3>Was ist TensorBoard?<\/h3>\t\t\n\t\t<p>TensorBoard ist eine Suite von Webanwendungen, mit denen du <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/tensorflow\">deine mit TensorFlow erstellten Modelle von neuronalen Netzen<\/a> inspizieren und verstehen kannst. Zur Erinnerung: TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek, die zur Erstellung von Modellen f\u00fcr Machine Learning und Deep Learning verwendet wird.<\/p><p>Mithilfe von TensorBoard k\u00f6nnen Entwickler und Datenwissenschaftler die von TensorFlow bereitgestellten Visualisierungen viel einfacher interpretieren. Sie k\u00f6nnen Hyperparameter anpassen, potenzielle Probleme erkennen und den Lernfortschritt verfolgen.<\/p><p>TensorFlow erleichtert die<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-modelle-so-geht-diemodellierung-eines-machine-learning-projekts\"> Entwicklung von Modellen f\u00fcr maschinelles Lernen,<\/a> damit diese leistungsf\u00e4higer und robuster werden.<\/p><p><strong>?Gut zu wissen:<\/strong> TensorBoard funktioniert sowohl online als auch offline (d. h. ohne Internetzugang). Du kannst es also auch auf einem lokalen Rechner installieren.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/10\/tensorboard-machine-learning.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/10\/tensorboard-machine-learning.jpg 900w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/10\/tensorboard-machine-learning-300x167.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/10\/tensorboard-machine-learning-768x427.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Mehr \u00fcber TensorBoard erfahren<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t<h3>Welche Funktionen bietet TensorBoard?<\/h3>\t\t\n\t\t\t<h4>Die Visualisierung<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Als Visualisierungs-Toolkit erm\u00f6glicht es dir TensorBoard, verschiedene Arten von Daten zu visualisieren:<\/p><ul><li><strong>Skalargraphen:<\/strong> Das Ziel ist es, skalare Statistiken zu visualisieren, die sich im Laufe der Zeit ver\u00e4ndern. Mithilfe dieser Funktion kannst du die Lernrate und die Lossrate verfolgen, mehrere Ausf\u00fchrungen vergleichen, Tags organisieren und vieles mehr.<\/li><li><strong>Histogramme:<\/strong> Diese Grafiken zeigen, wie sich die statistische Verteilung im Laufe der Zeit ver\u00e4ndert. Die Idee ist dann, zeitliche &#8222;Scheiben&#8220; der Daten zu visualisieren und die Verzerrungen in jeder Epoche zu identifizieren.<\/li><li><strong>Verteilungen:<\/strong> Diese Grafik analysiert die Verteilung der Gewichte der Modelle. So stellt jede Linie ein Perzentil der Datenverteilung dar. Dies kann n\u00fctzlich sein, um Probleme wie explodierende oder verschwindende Gradienten zu erkennen.<\/li><li><strong>Bilder:<\/strong> Es zeigt Bilder im png-Format an (solche, die \u00fcber ein tf.summary.image gespeichert wurden). Dieses Dashboard kann verwendet werden, um eigene Visualisierungen einzubinden.<\/li><li><strong>Die Audios:<\/strong> Wenn du Audio-Widgets f\u00fcr deine Audiodaten einbinden m\u00f6chtest, solltest du dieses Dashboard verwenden.<\/li><li><strong>Der Diagramm-Explorer:<\/strong> Hier kannst du dir die Berechnungsdiagramme der TensorFlow-Modelle ansehen. Dies erm\u00f6glicht dir, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">die Struktur der neuronalen Netze besser zu verstehen<\/a> (sei es auf der Ebene der Schichten, der Operationen oder der Verbindungen zwischen den Neuronen). <br>Erforschen von Einbettungen: Einbettungen sind Vektordarstellungen der vom Modell gelernten Daten. Durch das Erforschen der Embeddings kannst du die Daten in hohen Dimensionen betrachten.<\/li><\/ul><p>Da du dir alle Arten von Daten ansehen kannst, ist Tensorflow besonders n\u00fctzlich, um Trainingsdaten, Neuronenaktivierungen und andere Aspekte des ML-Modells zu inspizieren.<\/p>\t\t\n\t\t\t<h4>Die \u00dcberwachung von Lernmetriken<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Die verschiedenen Visualisierungsm\u00f6glichkeiten erm\u00f6glichen es den <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-scientist-program-starte-durch\">Data Scientists, die Lernmetriken zu verfolgen<\/a>. So k\u00f6nnen sie analysieren :<\/p><ul><li>die Lernkurven ;<\/li><li>die Verlustkurven ;<\/li><li>die Lernraten ;<\/li><li>Pr\u00e4zisierungen und Erinnerungen.<\/li><\/ul><p>Und das w\u00e4hrend ihrer gesamten Modellierungsarbeit. Auf diese Weise k\u00f6nnen sie ihre Machine-Learning-Modelle kontinuierlich verbessern.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"803\" height=\"500\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/10\/tensorboard-machine-learning1.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/10\/tensorboard-machine-learning1.jpg 803w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/10\/tensorboard-machine-learning1-300x187.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/10\/tensorboard-machine-learning1-768x478.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 803px) 100vw, 803px\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Entdecke unsere Kurse<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t<h4>TensorBoard.dev<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Es handelt sich dabei nicht um eine eigene Funktion von TensorBoard, sondern um eine v\u00f6llig kostenlose Erweiterung. TensorBoard.dev erm\u00f6glicht es dir, deine Erfahrungen mit maschinellem Lernen zu hosten, zu verfolgen und mit anderen zu teilen. Du kannst Diagramme, Histogramme, Verteilungen, Dashboards usw. anzeigen.<\/p><p style=\"padding-left: 80px;\"><strong>\u26a0\ufe0fAber Vorsicht: Sobald die TensorBoards geladen sind, sind sie f\u00fcr jeden sichtbar. Wenn du also sensible Daten hast, solltest du sie nicht in sie integrieren.\u26a0\ufe0f<\/strong><\/p><p>Um dieses Tool zu verwenden, musst du folgende Schritte befolgen:<\/p><ul><li>Bereite deine TensorBoard-Logs vor;<\/li><li>Lade die Logs herunter (am besten installierst du die neueste Version von TensorBoard);<\/li><li>Schau dir deine Erfahrungen auf TensorBoard.dev an.<\/li><\/ul>\t\t\n\t\t\t<h3>Wie verwende ich TensorBoard?<\/h3>\t\t\n\t\t\t<h4>Mit TensorFlow<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Bevor du TensorBoard verwenden kannst, musst du <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/tensorflow-installieren-mit-anaconda-auf-macos\">unbedingt TensorFlow installieren<\/a>. Wenn du dies noch nicht getan hast, kannst du einfach den Befehl: pip install tensorflow verwenden.<\/p><p>Danach musst du nur noch die folgenden Schritte ausf\u00fchren:<\/p><ul><li>Importiere TensorBoard aus dem TensorFlow-Modul: entweder in dein Python-Skript oder in dein<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/jupyter-notebook-ein-unverzichtbares-tool-fuer-den-code-austausch\"> Jupyter-Notebook.<\/a><\/li><li><strong>Erstelle einen TensorBoard-Callback:<\/strong> Durch das Erstellen eines TensorBoard-Callbacks wird das Tool mit deinem Modell verbunden. Dieser Callback sammelt dann die Trainingsdaten und speichert sie in einem angegebenen Protokollverzeichnis.<\/li><li><strong>Trainiere dein Modell:<\/strong> Rufe dazu den TensorBoard-Callback auf und stelle sicher, dass das Modell richtig f\u00fcr das Training konfiguriert ist.<br>TensorBoard ausf\u00fchren: \u00d6ffne einfach ein Terminal, gehe in das Verzeichnis, in dem die TensorBoard-Daten gespeichert sind, und tippe den folgenden Befehl ein: tensorboard &#8211;logdir=.\/logs. Hier ist .\/logs der Pfad zum Verzeichnis, in dem die Daten gespeichert werden. Dabei siehst du eine Ausgabe, die die lokale URL angibt.<\/li><li><strong>Greife auf die TensorBoard-Oberfl\u00e4che zu:<\/strong> \u00d6ffne einfach deinen Webbrowser und gib die lokale URL ein, die in der Ausgabe angegeben ist.<\/li><\/ul><p>Mithilfe dieser Manipulationen kannst du das Training deiner TensorFlow-Modelle visualisieren und \u00fcberwachen.<\/p>\t\t\n\t\t\t<h4>Mit PyTorch<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Zus\u00e4tzlich zu TensorFlow kann TensorBoard auch als Ausgabe der PyTorch-Anwendung verwendet werden.<\/p><p>Dazu m\u00fcssen zun\u00e4chst die <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/pytorch-lightning-tutorial-das-framework-fuer-skalierbares-deep-learning\">notwendigen Module wie PyTorch<\/a> und TensorFlow in das Python-Skript importiert werden. Anschlie\u00dfend musst du einen Writer mithilfe der Klasse Summarywriter definieren. Auf diese Weise kann ein Backup-Verzeichnis f\u00fcr die TensorBoard-Daten erstellt werden.<\/p><p>Anschlie\u00dfend kannst du die Erinnerungsauftr\u00e4ge entsprechend der Ergebnisse, die du anzeigen m\u00f6chtest, definieren.<\/p>\t\t\n\t\t\t<h3>Schlie\u00dfe dich Liora an, um dein Wissen \u00fcber Machine Learning zu vertiefen.<\/h3>\t\t\n\t\t<p>TensorBoard macht es einfach, die Leistung von Machine-Learning-Modellen zu analysieren, aber man muss auch wissen, wie man sie vorbereitet, modelliert und trainiert. Um dies zu tun, ist es notwendig, sich weiterzubilden. Liora bietet dir einen Kurs in Datenwissenschaft an, der dir helfen wird, alle Aspekte der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu beherrschen: von der Programmierung \u00fcber Machine Learning bis hin zur Datenanalyse und Datenvisualisierung. Entdecke unser Programm!<\/p>https:\/\/youtu.be\/kNPe_pgbuHg\t\t\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\tEntdecke unsere Kurse\n\t\t\t\t\t<\/a>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>W\u00e4hrend Algorithmen des maschinellen Lernens immer h\u00e4ufiger eingesetzt werden, bedeuten sie f\u00fcr die Organisationen, die sie verwenden, auch nicht unerhebliche Kosten. Daher ist es wichtig, die Leistung von Machine-Learning-Modellen zu analysieren. Mit TensorBoard ist genau das m\u00f6glich. Lerne dieses Visualisierungstool, seine Funktionen und seine Verwendung mit TensorFlow oder PyTorch kennen. Was ist TensorBoard? 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