tensorflow - 使用 TensorBoard 和 GradientTape 进行可视化

Question

我是 TensorFlow 的新手，并试图更好地理解 TensorBoard。

具体来说，我实现了 Lillicrap 等人的 DDPG 强化学习算法。人（2015）。为此，我使用 tf.GradientTape() 计算网络的梯度。例如，其中一个网络的梯度将计算如下：

with tf.GradientTape() as tape:
    ....some more code...
    critic_network_gradient = tape.gradient(critic_loss, self.critic.trainable_variables)

现在我想知道当使用带有回调的 model.fit() 方法时，我是否（以及如何）仍然可以使用我理解的所有漂亮的可视化，如网络图、参数分布等。

谢谢你的帮助！