TensorBoard — اردو/ٹینسر_بورڈ

The اردو/ٹینسر_بورڈ library provides Urdu-named wrappers for TensorBoard — log training metrics, plot histograms, display images and text, record hyperparameters, and launch the TensorBoard dashboard from your Urdu ML programs.

اردو: اردو/ٹینسر_بورڈ لائبریری TensorBoard کے لیے اردو نامی ریپر فراہم کرتی ہے — تربیتی میٹرک لاگ کریں، ہسٹوگرام اور تصاویر ریکارڈ کریں، ہائپر پیرامیٹر محفوظ کریں، اور TensorBoard ڈیش بورڈ چلائیں۔

Install:

pip install tensorboard

For full feature support (model graphs, PR curves), also install PyTorch or TensorFlow. The library auto-selects the best available backend.

Import:

درآمد { ٹینسر_لاگ, ٹینسر_قدم, بورڈ_چلائیں, میٹرک_لاگ } سے "اردو/ٹینسر_بورڈ"

Backend Auto-Selection

The library tries three backends in order:

Priority	Backend	Requires
1	`torch.utils.tensorboard.SummaryWriter`	PyTorch
2	`tf.summary`	TensorFlow
3	Pure-tensorboard proto writer	`tensorboard` package only

All backends support scalars, histograms, images, text, and HParams. Model graphs and PR curves require PyTorch or TensorFlow.

ٹینسر_لاگ — Main Logger

Constructor

متغیر لاگ = نیا ٹینسر_لاگ("logs/تجربہ_1")
متغیر لاگ = نیا ٹینسر_لاگ("runs/آج", تبصرہ="lr=0.01")

Parameter	Description
`فولڈر` (positional)	Directory to write event files
`تبصرہ`	Appended to folder name for easy identification

Scalar Logging — میٹرک لاگ

کے_لیے (متغیر قدم کا حد(100)) {
    لاگ.میٹرک("تربیت/نقصان", نقصان_قدر, قدم)
    لاگ.میٹرک("تربیت/درستگی", درستگی_قدر, قدم)
}

Log multiple scalars under one prefix:

لاگ.میٹرکس("epoch", { "نقصان": 0.5, "درستگی": 0.85 }, قدم=10)

Convenience shorthands:

لاگ.نقصان(0.42, قدم=5)
لاگ.درستگی(0.91, قدم=5)

Method	Description
`.میٹرک(نام, قدر, قدم)`	Log one scalar
`.میٹرکس(نام, قدریں_ڈکٹ, قدم)`	Log multiple scalars under a prefix
`.نقصان(قدر, قدم)`	Shorthand for `loss`
`.درستگی(قدر, قدم)`	Shorthand for `accuracy`

Histogram Logging

لاگ.ہسٹوگرام("وزن/پہلی_پرت", ماڈل.fc1.weight.data, قدم=0)

Method	Description
`.ہسٹوگرام(نام, قدریں, قدم)`	Log a histogram; `قدریں` can be a NumPy array or list

Requires NumPy. Silently skipped if NumPy is not installed.

Image Logging

لاگ.تصویر("نمونے/آدان", تصویر_سرنی, قدم=0)

Accepts a PIL Image, or a NumPy array of shape (H, W, C) uint8 or (H, W) greyscale.

Method	Description
`.تصویر(نام, تصویر, قدم)`	Log an image (PIL or NumPy)

Requires NumPy and Pillow. Silently skipped if not available.

Text Logging

لاگ.متن("نمونے/پیشگوئی", "یہ جملہ ہے", قدم=1)

Method	Description
`.متن(نام, مواد, قدم)`	Log a text string to the Text tab

HParams (Hyperparameter Tracking)

لاگ.ہائپر_پیرامیٹر(
    { "سیکھنے_کی_شرح": 0.001, "بیچ_سائز": 32, "پرتیں": 3 },
    { "بہترین_درستگی": 0.94 }
)

Method	Description
`.ہائپر_پیرامیٹر(پیرامیٹرز, میٹرکس)`	Log hyperparameters + final metrics to the HParams tab

Weights Logging

لاگ.وزن("ماڈل/وزن", ماڈل, قدم=epoch)

Method	Description
`.وزن(نام, ماڈل, قدم)`	Log all named parameter histograms of a PyTorch model

Keras Callback

Drop-in callback for model.fit() with TensorFlow/Keras:

متغیر کال_بیک = لاگ.کیراس_کال_بیک()
ماڈل.fit(X_train, y_train, callbacks=[کال_بیک], epochs=50)

Method	Description
`.کیراس_کال_بیک()`	Returns a `tf.keras.callbacks.TensorBoard`-compatible callback

Flush and Close

لاگ.بند()

Always call .بند() after the training loop to flush buffered events to disk.

ٹینسر_قدم — Thread-Safe Step Counter

Automatically increments a step counter — useful when training across multiple threads or loops.

متغیر قدم_گن = نیا ٹینسر_قدم()

کے_لیے (متغیر batch کا ڈیٹا_لوڈر) {
    لاگ.میٹرک("نقصان", نقصان, قدم_گن.اگلا())   // returns 0, 1, 2, ...
}

لکھو(قدم_گن.موجودہ())    // current step
قدم_گن.بازنشست(0)        // reset to 0

Method	Description
`.اگلا()`	Return current step and increment — thread-safe
`.موجودہ()`	Read current step without incrementing
`.بازنشست(قدر=0)`	Reset to given value

بورڈ_چلائیں — Launch Dashboard

بورڈ_چلائیں("logs")                     // opens http://localhost:6006
بورڈ_چلائیں("runs", پورٹ=7007)
بورڈ_چلائیں("logs", پس_منظر=سچ)        // non-blocking

Parameter	Default	Description
`فولڈر`	`"logs"`	Log directory to read from
`پورٹ`	`6006`	HTTP port for the dashboard
`پس_منظر`	`جھوٹ`	`True` → non-blocking (returns a `subprocess.Popen`)

میٹرک_لاگ — One-Shot Convenience

Log a single scalar without managing a ٹینسر_لاگ instance:

میٹرک_لاگ("val/درستگی", 0.93, قدم=100)
میٹرک_لاگ("val/نقصان", 0.12, قدم=100, فولڈر="runs/exp2")

Opens a writer, logs the scalar, then closes — suitable for quick scripts.

Full Training Loop Example

درآمد { ٹینسر_لاگ, ٹینسر_قدم, بورڈ_چلائیں } سے "اردو/ٹینسر_بورڈ";

متغیر لاگ    = نیا ٹینسر_لاگ("logs/تربیت")
متغیر قدم_گن = نیا ٹینسر_قدم()

لاگ.ہائپر_پیرامیٹر(
    { "سیکھنے_کی_شرح": 0.001, "epochs": 10 },
    { "بہترین_درستگی": 0.0 }
)

کے_لیے (متغیر epoch کا حد(10)) {
    متغیر نقصان    = تربیت_قدم()
    متغیر درستگی   = جانچ_قدم()

    لاگ.نقصان(نقصان, قدم_گن.اگلا())
    لاگ.درستگی(درستگی, قدم_گن.موجودہ())
    لکھو(`Epoch ${epoch}: loss=${نقصان}, acc=${درستگی}`)
}

لاگ.بند()
بورڈ_چلائیں("logs")

CLI Command

Launch TensorBoard from the terminal without writing Urdu code:

urdu بورڈ چلائیں                   # default: logs/ folder, port 6006
urdu بورڈ چلائیں --فولڈر=runs
urdu بورڈ چلائیں --پورٹ=7007