问如何使用Tensorboard检查我的训练模型的准确性？

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这些都不包含精度值，它们是模型的定义(graph.pbtxt)和模型权重(检查点/检查点文件)。

默认情况下，当您在模型上调用compile时，fit方法将输出您定义的任何损失或度量(例如准确度)。

model.compile(optimizer="Adam", loss="mse", metrics=["mae", "acc"])

将使用mse损失以及mae和acc指标编译模型。这些值将在每个时期结束时打印，如果在调用fit时更改了verbose参数，则更常见的情况是打印这些值

可视化这些值的最好方法可能是使用Tensorboard。为此，您创建了一个tensorboard回调(回调是一个具有在训练开始/结束时调用的方法的类，时期和批处理)，它将指标和其他信息写入到训练目录中。

然后，你可以从训练目录中运行tensorboard，例如tensorboard --logdir=/path/to/training/dir，以获得一个很好的基于web的UI，在其中可以监控训练。