在我之前的博客文章中，数据和大数据的区别，我描述了如何使用TensorFlow构建SAP数据智能ML场景。在这篇博文中，我展示了如何根据TensorBoard的见解改进它。

基于Lochner Louw的精彩博客系列扩展SAP Data Intelligence，软件企业的认定，我让TensorBoard在SAP Data Intelligence中运行：

第一次启动时，我收到一条错误消息，智慧农业物联网系统，因为还没有事件文件：

只需要在我以前的Python训练代码中添加一个小的代码就可以添加这个：

因此，云服务器服务，云服务服务器，我得到了按epoch图形显示的丢失：

看起来，我似乎训练过我的模型，因为它从epoch 50左右开始变得不稳定。因此，为了安全起见，将其减少到32个时代如何：

这看起来更稳定，事实上，由于添加了标签，我得到了一个很好的模型图形表示作为奖励：

虽然这是一个简单的示例，但我希望它能让您了解TensorBoard如何帮助您改进SAP Data Intelligence ML场景。