Python 使用keras图发射张力球板（用于可视化精度、损失和预测结果）

我不知道如何使用张量板来可视化我的keras网络的训练步骤

我已经用命令行启动了tensor板：

tensorboard--logdir=/run1

但他提出了这个错误：

当前数据集没有活动的仪表板。可能的原因：你 尚未将任何数据写入事件文件。张力板找不到 您的事件文件

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在这里添加正式答案；看起来tensorboard logdir参数中有输入错误。您需要删除目录开头的斜杠

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tensorboard--logdir=run1

可能是由于tensorboard命令的缘故，您能试试

tensorboard--logdir=run1

？我认为斜杠使它看起来是一个不正确的文件夹名称是的，就是这样，谢谢。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# Create the array of data

train_data = [[1.0,2.0,3.0],[4.0,5.0,6.0]]
train_data_np = np.asarray(train_data)

train_label = [[1,2,3],[4,5,6]]

train_label_np = np.asarray(train_data)

### Build the model

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(3,input_shape =(3,2)),
    keras.layers.Dense(3,activation=tf.nn.sigmoid)
])

  model.compile(optimizer='sgd',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

#Train the model

tensorboard = TensorBoard(log_dir="run1")
model.fit(train_data_np,train_label_np,epochs=10,callbacks=tensorboard)

#test the model
restest = model.evaluate(test_data_np,test_label_np)