TensorBoard是一个由TensorFlow团队开发的开源可视化工具包，专为机器学习和深度学习实验设计，旨在帮助用户以交互方式监控、分析和调试模型训练过程。它提供直观的仪表盘，支持跟踪关键指标（如损失函数和准确率）、可视化计算图结构、分析嵌入空间以及监控资源使用情况，从而提升模型开发的可解释性和效率。
在AI产品开发的实际落地中，TensorBoard成为产品经理的得力助手，通过实时可视化训练曲线和模型性能，简化了监控流程，助力快速诊断问题（如过拟合或数据偏差），并指导团队优化超参数或数据策略。例如，在产品迭代阶段，利用TensorBoard对比不同模型的表现，可加速决策过程，确保模型在部署前达到预期质量标准。
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