>>> 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。