我想解决在使用write_images=True使用张量板回调时保存图像的问题：
https://keras.io/callbacks/#tensorboard
是否可以通过TensorBoard这种方式在训练结束时绘制一个回旋曲线的权重？
现在似乎TensorBoard想要在每个时代保存图像，并且文件大小变得非常大。我在MNIST数据集和this convolutional neural network convnet上获得了每个时期5 GB的内容，只是为了保存那些write_images=True。
现在，图像以histogram_freq=1的频率保存，因为我将其称为值1.但我希望我的直方图在每个时代左右保存，而不是仅在结束时保存。
使用具有不同频率的第二个TensorBoard回调会如何工作，如果是，如何工作？
另外，我想放弃回调中的回旋偏差或将它们横向移位，因为那些63px x 1px图像以高达10个屏幕的方式放大了342倍。而且我不确定如何解释卷积核，它们应该是考虑到通道深度的3D，而不仅仅是单色2D（我使用的是CIFAR-10数据集）。