Python 当keras模型得到训练时，如何在tensorboard上查看损耗与历元图？

我有一个两层keras序列模型，其中有两个密集层用于执行回归。 我的顺序模型如下：

  model = Sequential()
  model.add(Dense(7, input_dim=7))
  model.add(Dense(1))
  model.compile(loss='mse',optimizer='rmsprop')

我已经初始化了tensorboard（keras.callbacks.tensorboard），并将其作为回调传递给model.fit方法

tensorboard = TensorBoard(log_dir='logs/', histogram_freq=1, write_graph=True, write_images=True)
model.fit(X_train, y_train, callbacks=[tensorboard])

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在启动tensorboard时，我可以看到计算图，但我也希望看到在tensorboard上进行训练时损失随着时间的推移而减少。实现这一点的最佳方法是什么？

它应该在培训期间实时记录这些值和Tensorboard更新。你试过在训练时启动它吗？解决了！我在运行tensorflow 1.0.1。我不得不重新安装tensorflow并升级到1.8.0。然后它成功了。感谢您的评论@nuric！