在给定的程序中，如何绘制TensorFlow v1.x版本中相对于纪元的训练精度、训练损失

在TensorFlow v1.x版本中，可以使用TensorBoard来绘制相对于纪元的训练精度和训练损失。TensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具，用于可视化训练过程中的各种指标和图表。

下面是绘制相对于纪元的训练精度和训练损失的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard

1. 创建一个TensorBoard回调函数：

tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)

其中，log_dir是TensorBoard日志文件的保存路径。

1. 在模型训练过程中，将TensorBoard回调函数作为参数传递给fit方法：

model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, callbacks=[tensorboard_callback])

其中，x_train和y_train是训练数据集，epochs是训练的轮数。

1. 启动TensorBoard服务器：

tensorboard --logdir=log_dir

其中，log_dir是之前指定的TensorBoard日志文件保存路径。

1. 在浏览器中打开TensorBoard的可视化界面：

http://localhost:6006

默认情况下，TensorBoard会在本地的6006端口启动。

通过以上步骤，就可以在TensorBoard中查看相对于纪元的训练精度和训练损失的变化情况。在TensorBoard的SCALARS选项卡中，可以选择相应的标签来查看训练精度和训练损失的曲线图。

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