keras中TensorBoard

基于《python深度学习》第七章
关于keras中TensorBoard一些东西，突然发现这个好智能。

记录1：keras使用tensorboard报错 ‘Sequential’ object has no attribute '_get_distribution_strategy’问题解决方案
分析：keras的TensorBoard需要基于tensorflow作为后端，因此出现keras与tf.keras的混淆。
解决方法：将文件中全部“keras”变为“tensorflow.keras”

记录2：生成基于TensorBoard的模型fit监测日志
通常使用python生成日志目录和文件的方法：请参考此链接
但是
我们这儿用不上
在我们model.fit之后会自动在当前目录下生成一个my_log_dir文件夹，里面存储了模型训练过程监测日志。
如：C:\Users\Administrator\my_log_dir

记录3：启动TensorBoard服务器
打开命令行控制台：（cmd进入或启动anaconda prompt）
(1).**tensorflow环境：activate tensorflow
(2).进入my_log_dir目录的上层文件夹.
(3)执行：tensorboard –logdir=<目录文件>
如：tensorboard --logdir=my_log_dir
(4). 谷歌浏览器，打开http://localhost:6006.
(5). 查看 TensorBoard
最后
可以用tensorboard来查看训练过程的各类详细信息了。哈哈哈哈哈哈哈哈哈