tensorboard报错No dashboards are active for the current data set.

这个错误通常是因为你没有在代码中指定要记录哪些指标或事件。你需要使用TensorFlow的Summary API将指标写入TensorBoard。以下是一个简单的例子，演示如何记录损失和准确性指标：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
              metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])

# 准备数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 定义回调函数
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test),
          callbacks=[tensorboard_callback])

# 在TensorBoard中可视化指标
%tensorboard --logdir ./logs

运行完这个代码后，你应该能够在TensorBoard中看到损失和准确性指标。如果你仍然看到“No dashboards are active for the current data set”的错误消息，请确保你的指标名称和摘要标签正确，并且你已经在代码中指定了一个log_dir参数来告诉TensorBoard数据存储在哪里。