从 MNIST 的训练数据的0-9数字中各选择前 100个，组成1000个数字的新训练集 trainX1k。 使用和示例1中相同的训练模型，用trainX1k和 trainx (6000个数字的训练集）各训练 50epochs，比较二者的差别，并分析原因。在 TensorBoard 中绘制二者的训练和测试过程数据曲线的 Python 代码

我可以回答这个问题。根据题目描述，我们可以得知训练集 trainX1k 包含了 MNIST 数据集中的前 100 个数字，而 trainx 包含了 600 个数字。我们可以使用相同的训练模型，对这两个训练集进行训练，并比较二者的差别。

在训练过程中，我们可以使用 TensorBoard 来绘制训练和测试过程数据曲线。下面是 Python 代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 选择前 100 个数字组成新的训练集 trainX1k
trainX1k = x_train[:100]
trainY1k = y_train[:100]

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                 activation='relu',
                 input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy,
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])

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

# 训练模型
model.fit(trainX1k.reshape(-1, 28, 28, 1), trainY1k,
          batch_size=128,
          epochs=50,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test),
          callbacks=[tensorboard])

# 选择前 600 个数字组成训练集 trainx
trainx = x_train[:600]
trainy = y_train[:600]

# 训练模型
model.fit(trainx.reshape(-1, 28, 28, 1), trainy,
          batch_size=128,
          epochs=50,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test),
          callbacks=[tensorboard])

通过比较 trainX1k 和 trainx 的训练和测试过程数据曲线，我们可以发现，trainX1k 的训练和测试准确率都比 trainx 低很多。这是因为 trainX1k 只包含了 MNIST 数据集中的前 100 个数字，而 trainx 包含了更多的数字，因此 trainx 的训练效果更好。