tensorboard - Tensorboard，如何显示预测与实际值的图表？

Question

这是来自https://www.tensorflow.org/tensorboard/get_started的代码，其中训练了一个简单的 MLP 模型，并且在 tensorboard 中显示了准确性和损失：

# Load the TensorBoard notebook extension
%load_ext tensorboard

import tensorflow as tf
import datetime

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

def create_model():
  return tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
  ])

model = create_model()
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

log_dir = "logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

model.fit(x=x_train, 
          y=y_train, 
          epochs=5, 
          validation_data=(x_test, y_test), 
          callbacks=[tensorboard_callback])

%tensorboard --logdir logs/fit

我想显示与实际值相比的预测图（在测试集上）。两个值向量如下：

predictions = model(x_test)
real_values = y_test

是否可以在 Tensorboard 中显示此图？如果是，我们该怎么做？

我在文档中找不到关于此的任何线索。

非常感谢！

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