keras - 如何在 Tensorflow 2.0 的 TensorBoard 中设置 embeddings_data

Question

对于 tensorboard 中的 t-SNE、PCA 等投影仪，我可以将我想要的数据作为 embeddings_data 的变量放在回调中。tensorflow 1.x 中的 TensorBoard 但是在 tensorflow 2.0 中，embeddings_data 的变量与 embeddings_layer_name 一起消失了。相反，Tensorflow 2.0 确实对所有层进行了投影。但是，当我想在 TensorBoard 中指定 embeddings_data 时，我不知道如何在 Tensorflow2.0 中定义

****************************** 张量流 1.x 中的 TensorBoard **************** ************************

tb = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='.\logs',histogram_freq=1,write_graph=True, embeddings_freq=1,embeddings_layer_names=[dense_2], embeddings_data=normal_train_data)

history = model.fit（normed_train_data，train_labels，epochs=EPOCHS，validation_split = 0.2，verbose=0，callbacks=[PrintDot()],tb)

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****************************** 张量流 2.0 中的 TensorBoard ****************** *******************

tb = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='.\logs',histogram_freq=1,write_graph=True, embeddings_freq=1)

history = model.fit（normed_train_data，train_labels，epochs=EPOCHS，validation_split = 0.2，verbose=0，callbacks=[PrintDot()],tb)

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标签： kerascallbacktensorboardtensorflow2.0