Keras tensorboard回调未保存训练/验证精度

Keras是一个开源的深度学习框架，而TensorBoard是TensorFlow的可视化工具。Keras提供了一个TensorBoard回调函数，可以将训练过程中的指标数据保存并可视化展示。

回调函数是在训练过程中的特定时间点被调用的函数，用于执行特定的操作。Keras的TensorBoard回调函数可以在每个训练周期结束后将训练和验证的指标数据保存到TensorBoard日志文件中，以便后续可视化分析。

在使用Keras的TensorBoard回调函数时，需要在模型训练时将该回调函数作为参数传入fit()函数中。以下是一个示例代码：

from keras.callbacks import TensorBoard

# 创建TensorBoard回调函数
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1, write_graph=True)

# 编译和训练模型时将回调函数传入fit()函数中
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[tensorboard_callback])

在上述代码中，TensorBoard回调函数被创建并传入fit()函数的callbacks参数中。log_dir参数指定了保存TensorBoard日志文件的目录，histogram_freq参数指定了记录直方图的频率，write_graph参数指定是否保存模型的计算图。

通过运行上述代码，训练过程中的训练和验证精度数据将被保存到指定的日志文件中。接下来，可以使用TensorBoard工具来可视化这些数据。在浏览器中输入以下命令，即可启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=./logs

然后，在浏览器中访问生成的链接，即可查看训练和验证精度的可视化结果。

Keras的TensorBoard回调函数可以帮助开发者更好地理解模型的训练过程，优化模型的性能，并进行模型选择。在实际应用中，可以根据训练和验证精度的变化情况，调整模型的超参数、网络结构等，以提高模型的性能。

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