TensorBoard のサポート
始める前
パッケージ テンソルボード がインストールされていることを確認してください。
PyCharm は、TensorBoard を Jupyter ノートブック内に直接統合するためのサポートを提供し、機械学習実験の追跡と視覚化を可能にします。
TensorBoard を有効にする
TensorFlow または PyTorch を使用してトレーニングメトリクスまたはログを保存します。 例:
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter('runs/experiment_1') for i in range(10): writer.add_scalar('Loss/train', i * 0.1, i) writer.close()この例では、
runsディレクトリにログファイルが生成されます。ノートブックセルにマジックコマンド
%tensorboardを追加して TensorBoard を有効にします。%load_ext tensorboard %tensorboard --logdir=runs
2026 年 6 月 1 日