Keras 如何在Tensorflow 2.0中设置TensorBoard中的嵌入数据

对于t-SNE、tensorboard中的PCA等投影仪，我可以将所需的数据作为变量嵌入tensorflow 1.x中的callbacks.tensorboard中的_数据 然而，在tensorflow 2.0中，embeddings_数据变量随embeddings_layer_名称一起消失。 相反，Tensorflow 2.0对所有层进行投影。 但是，当我想在TensorBoard中指定嵌入数据时，我不知道如何在Tensorflow2.0中定义

****************************tensorflow 1.x中的张力板*************************************

tb=keras.callbacks.TensorBoard（log\u dir='.\logs'，直方图\u freq=1，write\u graph=True， embeddings\u freq=1，embeddings\u layer\u names=[dense\u 2]， 嵌入\u数据=正常\u列车\u数据）

历史=model.fit( 标准化列车数据、列车标签、， epochs=epochs，validation_split=0.2，verbose=0， 回调=[PrintDot（）]，tb）

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****************************tensorflow 2.0中的张力板*************************************

tb=keras.callbacks.TensorBoard（log\u dir='.\logs'，直方图\u freq=1，write\u graph=True， 嵌入件（频率=1）

历史=model.fit( 标准化列车数据、列车标签、， epochs=epochs，validation_split=0.2，verbose=0， 回调=[PrintDot（）]，tb）

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