利用tensorboard分别将train_acc和val_acc，train_loss和val_loss画在一张图上代码

很高兴为您解答这个问题！以下是利用TensorBoard将train_acc和val_acc、train_loss和val_loss画在一张图上的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard

# 定义TensorBoard回调函数
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[tensorboard_callback])

# 启动TensorBoard
%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir=./logs

在训练模型时，我们将TensorBoard回调函数传递给了`callbacks`参数。这个回调函数会在每个epoch结束时自动记录训练和验证的准确率和损失，并将它们写入TensorBoard日志文件中。

最后，我们使用`%tensorboard`命令启动TensorBoard，并指定日志文件所在的目录。TensorBoard会自动读取日志文件，并在网页中展示训练和验证的准确率和损失曲线。

希望这个回答能够帮助您！