神经网络本身比较难理解，看起来很神秘，所以我们可以借助可视化根据tensorboard关注神经网络的运行过程，其中包括了各项数据指标以及神经网络自身的图结构。

TensorBoard 是 TensorFlow 的可视化工具，可以帮助用户更好地理解和调试 TensorFlow 模型的行为。它提供了各种可视化工具，包括神经网络结构图、损失函数曲线、评估指标曲线、输入数据分布图等，使得用户可以通过图形化界面更加直观地观察模型的训练和评估过程，发现模型存在的问题，并优化模型的性能。

在 TensorFlow 中，使用 TensorBoard 非常简单。只需要在代码中添加以下几行代码：
1，首先导入tensorboard库

from tensorboard import callbacks

2，创建tensorboard回调函数

tensorboard_callback = callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

其中 log_dir 是日志文件保存的路径，可以自行指定，比如 ‘logs/fit’。

3，在训练模型的方法中添加tensorboard回调函数

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, callbacks=[tensorboard_callback])

这里将 TensorBoard 回调函数作为一个列表传递给 callbacks 参数。

完成上述步骤后，启动 TensorBoard 工具，输入命令 tensorboard --logdir=logs/fit，其中 logs/fit 是日志文件的保存路径，即可在浏览器中打开 TensorBoard 的可视化界面。在界面上，可以选择不同的标签页查看神经网络结构图、损失函数曲线、评估指标曲线、输入数据分布图等信息，以及进行参数调整和模型优化。

下面以一个神经网络代码为例来讲解一下tensorboard的使用

import tensorflow as tf
import datetime

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255

# 定义TensorBoard回调函数
log_dir = "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

# 训练模型，并将TensorBoard回调函数作为一个参数传入fit方法
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[tensorboard_callback])

在这个例子中，我们定义了一个TensorBoard回调函数，它将在训练过程中收集有关模型和训练指标的数据，并将它们写入TensorBoard日志目录。在训练时，我们将回调函数作为一个参数传递给fit方法。

当模型训练完成后，我们可以在命令行中运行以下命令启动TensorBoard：

tensorboard --logdir logs/fit

这将启动一个本地服务器，并在默认端口上打开TensorBoard。在浏览器中打开该地址（通常是 http://localhost:6006），即可查看可视化的TensorBoard。在TensorBoard中，您可以查看神经网络的结构、训练指标的图表、损失函数的值和训练过程中的其他信息。