Для таких проекторов, как t-SNE, PCA в тензорной плате, я мог бы поместить нужные данные в качестве переменной embeddings_data в callbacks.TensorBoard в тензорном потоке 1.x Однако в тензорном потоке 2.0 переменная embeddings_data ушла с embeddings_layer_name. Вместо этого Tensorflow 2.0 делает проект для всего слоя. Однако когда я хочу указать embeddings_data в TensorBoard, я понятия не имею, как определить в Tensorflow2.0
*********************************** TensorBoard в тензорном потоке 1.x *************************************
tb = keras.callbacks.TensorBoard (log_dir = '. \ Logs', histogram_freq = 1, write_graph = True, embeddings_freq = 1, embeddings_layer_names = [плотность_2], embeddings_data = normal_train_data)
*model.fit (normed_train_data, train_labels, epochs = EPOCHS, validation_split = 0.2, verbose = 0, обратные вызовы = [PrintDot ()], tb)
***************************** TensorBoard в тензор потока 2.0 *************************************
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, обратные вызовы = [PrintDot ()], tb)