tb_cb = TensorBoard(log_dir='logs/{}_logs/{}'.format(date, model_name)) NameError: name 'date' is not define

这个错误是因为你在使用变量 `date` 之前没有定义它。你可以通过以下方式定义 `date` 变量：

import datetime

# 获取当前日期
date = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d")

然后再使用 `date` 变量来构建 TensorBoard 日志目录，例如：

tb_cb = TensorBoard(log_dir='logs/{}_logs/{}'.format(date, model_name))

这样就可以避免 `NameError: name 'date' is not defined` 错误了。

相关问题

>>> import tensorflow as tf >>> tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="./logs") >>> model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback]) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'model' is not defined

这个错误是因为在运行这段代码之前没有定义 `model` 变量。在这个示例中，`model` 变量应该是一个已经定义好的 TensorFlow 模型。你需要先定义一个模型，然后再使用 `model.fit` 方法来训练模型，并将 TensorBoard 回调函数传递给 `callbacks` 参数，如下所示：

import tensorflow as tf

# 定义一个 TensorFlow 模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 创建一个 TensorBoard 回调函数
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="./logs")

# 在模型训练时调用 TensorBoard 回调函数
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])

这样就可以使用 TensorBoard 来监控模型的训练过程了。

>>> model = tf.keras.models.Sequential([ ... tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), ... tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ... ]) >>> tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="./logs") >>> model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback]) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'x_train' is not defined

这个错误提示是因为在运行这段代码之前没有定义变量 x_train。x_train 和 y_train 应该是训练模型所需的输入数据和对应的标签。你需要先定义这两个变量并将它们传递给 model.fit() 方法。例如：

import tensorflow as tf

# 定义 x_train 和 y_train
x_train = ...
y_train = ...

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="./logs")
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])

你需要将 `...` 替换为你自己的数据和标签。