在训练完成后，如何将总体的“精度”和“召回”指标添加到"tensorboard“日志文件中？

在训练完成后，将总体的"精度"和"召回"指标添加到"TensorBoard"日志文件中，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard

1. 创建一个"TensorBoard"回调对象，并指定日志文件的保存路径：

log_dir = "logs/"
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir=log_dir)

1. 在模型的编译过程中，将"TensorBoard"回调对象添加到回调列表中：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', 'recall'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])

1. 运行训练过程，并在训练完成后查看"TensorBoard"日志文件。可以使用以下命令启动"TensorBoard"：

tensorboard --logdir=logs/

1. 在浏览器中打开生成的链接，即可查看"TensorBoard"的可视化界面。

在"TensorBoard"界面中，可以查看训练过程中的各项指标，包括精度和召回。可以通过选择相应的指标图表，查看其随时间的变化情况。此外，"TensorBoard"还提供了其他功能，如模型结构的可视化、计算图的展示等。

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