Keras张力板回调不保存训练/验证精度

目前，我正在Keras中创建一个Tensorboard回调对象，并在调用我的

fit

函数时将其添加为回调

但是，当我运行tensorboard时，我看到的唯一标量值是

loss

和

val\u loss

---

是否有一种方法可以使用Keras回调为tensorboard添加额外的标量值，例如

acc

和

val_acc

？

默认情况下，tensorboard记录所有定义的指标，您是否将它们添加到模型中？ 在我的例子中，我甚至有一些自定义指标，它们记录在tensorboard中，使用keras回调

tensorboard = TensorBoard(log_dir='./graph', histogram_freq=0,  
          write_graph=True, write_images=True)    
model.compile('adam', 'binary_crossentropy', metrics=[matthews_correlation, 'accuracy'])
model.fit(X, y,callbacks=[tensorboard], ...)

---

matthews\u correlation

是扩展Keras中

Callback

类的类吗？我想编写一个只对验证数据执行的自定义度量，有没有办法指定它？我知道您可以使用Keras回调来实现这一点，但是使用Keras回调记录的数据不能使用tensorboard进行监控。您只能在培训结束后才能将其可视化