利用Keras的Callbacks机制，给MNIST手写数字识别模型训练过程加上TensorBoard日志存储，并启动TensorBoard查看俶妁獅磊淝撕艤女纶爀σ扬穵铰瘠Я蠙宫过程数据及计算图。代码

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要使用Keras的Callbacks机制为MNIST手写数字识别模型训练过程添加TensorBoard日志存储，并启动TensorBoard查看训练过程数据及计算图，可以按照以下步骤进行：

导入所需的库：首先，需要导入TensorFlow和TensorBoard相关的库。import tensorflow as tf 以及 from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard。5 15
创建TensorBoard回调：使用TensorBoard回调函数，可以指定日志存储的目录。例如，创建一个TensorBoard实例，指定日志目录为 './logs'。tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs')。5
构建模型：使用Keras构建你的模型。例如，使用Sequential模型并添加层。model = tf.keras.models.Sequential([...])。4 6
编译模型：在模型上调用compile方法，指定优化器、损失函数和评估指标。model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])。4
准备MNIST数据集：加载MNIST数据集，并对其进行预处理，如归一化。(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() 并且 x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0。16
训练模型并使用TensorBoard回调：使用fit方法训练模型，并传入TensorBoard回调。model.fit(x_train, y_train, epochs=5, callbacks=[tensorboard_callback])。5
启动TensorBoard：在命令行中，导航到你的项目目录，并运行以下命令来启动TensorBoard。tensorboard --logdir=./logs。3 7
查看TensorBoard：在浏览器中打开TensorBoard的地址，通常是 http://localhost:6006/，然后可以查看训练过程中的标量、图像、音频、模型图和直方图等多种可视化功能。7

通过以上步骤，你可以利用Keras的Callbacks机制为MNIST手写数字识别模型训练过程添加TensorBoard日志存储，并启动TensorBoard查看训练过程数据及计算图。3 7 10 11 14 15 18 19

你觉得结果怎么样？

TensorBoard日志存储在Keras中如何实现？

Keras模型训练中Callbacks机制的作用是什么？

如何使用TensorBoard查看模型训练过程？

MNIST手写数字识别模型训练的代码示例

TensorBoard中计算图的查看方法

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