keras的在训练（fit）的过程中，显式地生成log日志；使用tf的tensorboard来解析这个log日志，并且通过网站的形式显示出来。我们需要选择一段运行绝对正确，而且需要一定时间的算法：使用keras自己提供的“cifar10_cnn.py”运行一个比较多的epoch是很行的选择。它使用的是我不知道是否有效，将其修改为：并且运行很遗憾，在1024mb的vps上面，cifar_10跑不起来，最后还是选择跑mnist开启tensorboard需要注意的是，这里所有的操作都是在~/keras

keras的在训练（fit）的过程中，显式地生成log日志；使用tf的tensorboard来解析这个log日志，并且通过网站的形式显示出来。我们需要选择一段运行绝对正确，而且需要一定时间的算法：使用keras自己提供的“cifar10_cnn.py”运行一个比较多的epoch是很行的选择。它使用的是我不知道是否有效，将其修改为：并且运行很遗憾，在1024mb的vps上面，cifar_10跑不起来，最后还是选择跑mnist开启tensorboard需要注意的是，这里所有的操作都是在~/keras