TensorBoard è uno strumento open source sviluppato dal team di TensorFlow per la visualizzazione e il monitoraggio degli esperimenti di machine learning. Permette di seguire le metriche di addestramento, visualizzare i grafi computazionali e confrontare diverse esecuzioni. Sebbene sia progettato per TensorFlow, può essere adattato anche ad altri framework tramite log personalizzati.

È pensato per ricercatori, sviluppatori e ingegneri ML che desiderano analizzare il comportamento del modello durante l’addestramento, migliorare la tracciabilità e ottimizzare le prestazioni attraverso un’interfaccia interattiva e leggibile.

Vantaggi principali:

• Visualizzazione in tempo reale delle metriche e dell’andamento dell’addestramento

• Favorisce la diagnosi di problemi, l’ottimizzazione e il confronto tra esperimenti

• Compatibile con TensorFlow e altri framework tramite adattamenti manuali

Quali sono le principali funzionalità di TensorBoard?

Monitoraggio delle metriche (Scalars)

• Traccia l’andamento di loss, accuracy, learning rate, ecc.

• Aiuta a valutare la convergenza e la stabilità del modello

• Possibilità di confrontare più esecuzioni tra loro

• Curve smussate per una lettura più chiara dei dati

Visualizzazione dei grafi computazionali

• Mostra il grafo delle operazioni di TensorFlow in modo interattivo

• Utile per comprendere la struttura e i flussi del modello

• Aiuta a individuare errori strutturali o ridondanze

• Navigazione e zoom su modelli di grandi dimensioni

Istogrammi e distribuzioni

• Analizza l’evoluzione di pesi, bias e attivazioni nel tempo

• Identifica problemi come neuroni inattivi o valori saturi

• Confronta l’andamento di più esecuzioni sovrapponendole

• Fornisce una visione interna del comportamento del modello

Proiezione di embeddings

• Proietta dati ad alta dimensione (es. embedding di parole) in 2D o 3D

• Analizza relazioni e raggruppamenti tra i vettori

• Include tecniche di riduzione dimensionale: PCA, t-SNE, UMAP

• Navigazione interattiva e analisi visiva delle rappresentazioni

Visualizzazione di immagini e audio

• Mostra input, output e trasformazioni durante l’addestramento

• Particolarmente utile in visione artificiale e audio processing

• Visualizza esempi generati o elaborati dal modello nel tempo

• Traccia l’evoluzione di batch o ricostruzioni epoca per epoca

Perché scegliere TensorBoard?

• Integrato nativamente con TensorFlow, ma adattabile ad altri strumenti

• Offre una panoramica visiva e dettagliata sull’addestramento del modello

• Leggero e facile da usare in locale o da remoto

• Consente confronti riproducibili tra esperimenti diversi

• Diffuso in ambito accademico, industriale e formativo