基于张量板的keras训练可视化

Question

我正在使用水蟒Python3与keras在tensorflow上，并希望可视化的重量变化，梯度和输入图像。

我在keras文档中读到了here关于如何做到这一点，当我试图使用下面的代码来可视化培训时，我得到的只是损失和准确性可视化，而没有输入数据、权重和梯度的任何信息。

tensorboard1 = TensorBoard(log_dir="logs/{}".format(time()),  write_grads=True, write_images=True, histogram_freq=1)
model.fit_generator(..., callbacks=[tensorboard1]) 

我读到here为了可视化权重和渐变，我需要将tensorboard的histogram_freq参数设置为默认值0以外的值。

但当我尝试这样做时，我总是在这个github问题中得到一个类似于explainedhere的错误

我使用的keras2.2.4与Python，最新和更新。我所有的其他软件包都更新到了conda最新版本

如何获得图像和渐变和权重可视化以及解决此问题的方法？

谢谢。