Tensorboard仅显示点，不显示线条

TensorBoard是一个用于可视化深度学习模型训练过程和结果的工具。它可以展示训练过程中的损失函数、准确率、梯度、权重分布等信息，并以图表形式展示，帮助开发者更好地理解和分析模型的训练情况。

TensorBoard主要用于TensorFlow框架，通过读取TensorFlow生成的日志文件，实现数据的可视化。它提供了一组用户友好的交互式界面，可以在浏览器中查看模型的训练过程和结果。除了展示基本的统计信息，如损失函数的变化曲线，TensorBoard还支持可视化网络结构、参数分布、梯度分布、嵌入向量等高级功能。

优势：

1. 可视化：TensorBoard以直观的图表形式展示训练过程和结果，帮助开发者更好地理解和分析模型的性能和改进方向。
2. 实时更新：TensorBoard可以实时地更新训练过程中的指标和图表，使开发者能够及时观察模型的训练状态。
3. 多功能：TensorBoard不仅仅是展示训练过程和结果，还支持可视化网络结构、参数分布、梯度分布、嵌入向量等高级功能，帮助开发者更全面地了解模型。

应用场景：

1. 深度学习模型调参：通过观察TensorBoard上的图表，开发者可以调整超参数，优化模型的性能。
2. 模型性能分析：通过分析TensorBoard上的统计信息和图表，开发者可以识别模型存在的问题，针对性地改进模型设计和训练过程。
3. 模型共享与展示：开发者可以将TensorBoard生成的可视化结果保存并共享给其他人，便于展示模型的训练效果和结构。

腾讯云相关产品： 腾讯云提供了云计算服务，其中与深度学习相关的产品是腾讯云AI Lab。AI Lab提供了训练平台、推理引擎和模型库等功能，可以方便地进行深度学习模型的训练和部署。AI Lab也支持与TensorBoard的集成，开发者可以使用腾讯云AI Lab进行深度学习模型的训练，并通过TensorBoard查看训练过程和结果。

腾讯云AI Lab介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ailab