Bokeh是一個用于數據可視化的Python庫，可以幫助用戶創(chuàng)建交互式和動態(tài)的圖表。要將Bokeh集成到深度學習模型的訓練過程可視化中，您可以按照以下步驟操作：
pip install bokeh
創(chuàng)建一個Bokeh圖表：使用Bokeh庫中的函數和類，您可以創(chuàng)建各種不同類型的圖表，例如折線圖、柱狀圖、散點圖等。您可以根據需要選擇適合您數據可視化要求的圖表類型。
更新圖表數據：在深度學習模型的訓練過程中，您可以通過不斷更新圖表的數據來實時顯示模型的性能指標，例如損失值、準確率等。您可以在每個訓練周期結束后更新圖表的數據。
設置交互功能：Bokeh提供了多種交互功能，例如縮放、拖動、懸停等。您可以根據需要為圖表添加交互功能，以便更好地展示模型的訓練過程。
實時更新圖表：通過使用Bokeh的回調函數和定時器功能，您可以實現圖表的實時更新。這樣，您就可以在訓練過程中動態(tài)展示模型的性能指標變化。
通過以上步驟，您可以將Bokeh集成到深度學習模型的訓練過程中，實時可視化模型的訓練過程，更好地了解模型的性能表現。
