Python 类型错误：'；模块'；对象在Keras中不可调用Tensorboard

我正在用策略梯度法实现一个RL代理。我为演员定义了一个密集网络，为评论家定义了另一个密集网络。例如，我的评论家网络是：

state_input = Input(shape=(self.num_states,))
x = Dense(self.hidden_size, activation='tanh')(state_input)
for _ in range(self.num_layers - 1):
    x = Dense(self.hidden_size, activation='tanh')(x)

out_value = Dense(1)(x)

model = Model(inputs=[state_input], outputs=[out_value])
model.compile(optimizer=SGD(lr=self.learning_rate), loss='mse')

在训练阶段，我给tensorboard打电话：

from keras.callbacks import TensorBoard

tensorboard = TensorBoard(log_dir="/logs/{}".format(time()), 
                          histogram_freq=1, batch_size=32, 
                          write_graph=True, write_grads=True,
                          write_images=True, embeddings_freq=0, 
                          embeddings_layer_names=None, 
                          embeddings_metadata=None, 
                          embeddings_data=None, update_freq='epoch')

critic_loss = self.critic.fit([obs, advantage, old_prediction], [action], 
                                 batch_size=self.batch_size,
                                 shuffle=True, epochs=self.epochs, verbose=False,
                                 callbacks=[tensorboard_actor])

但我得到了一个错误：

TypeError: 'module' object is not callable

TypeError:“模块”对象不可调用 在你的情况下是由 时间 模块

我假设您将时间模块导入为

import time

并调用函数time（）

可以通过导入以下内容轻松解决此问题：

from time import time

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我编辑帖子并添加导入内容。另外，我应用了您的建议，但出现了以下错误：AttributeError:type对象“TensorBoard”没有属性“TensorBoard”

from time import time