为什么Keras Tensorboard标量图不是线性的(循环)？

Keras Tensorboard标量图不是线性的原因是因为在训练神经网络模型时，往往会进行多个epoch的训练，每个epoch都会有多个batch的数据进行训练。而Tensorboard标量图展示的是每个step的指标变化情况，而不是每个epoch的指标变化情况。

在每个epoch中，模型会根据每个batch的数据进行参数更新，因此每个batch的指标值会有所不同。这导致了Tensorboard标量图中的数据点不是线性的，而是呈现出一种波动的趋势。

这种波动的趋势是由于训练过程中的多个因素造成的，包括数据的随机性、模型的复杂性、优化算法的选择等。因此，即使在相同的训练数据和模型结构下，每次训练的结果也可能会有所不同，从而导致Tensorboard标量图中的数据点呈现出一定的波动性。

尽管Tensorboard标量图不是线性的，但它仍然是一个有用的工具，可以帮助我们监控模型的训练过程，了解模型的性能变化。通过观察标量图中的趋势，我们可以判断模型是否收敛、是否存在过拟合或欠拟合等问题，并根据需要进行调整和优化。

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