这段文字主要介绍了如何使用 TensorBoard 分析和优化模型。

首先，作者介绍了 TensorBoard 的作用，它可以用来可视化模型训练过程，观察指标如准确率、损失函数等的变化趋势。

然后，作者提到了一个技巧，即如何在运行多个模型时分配 GPU 资源，避免单个模型占用全部显存。

接着，作者发现代码中缺少激活函数，并解释了其重要性，并进行了修改。

最后，作者介绍了 Keras 回调函数，特别是 TensorBoard 回调函数，并提到了其他常用的回调函数，如 EarlyStopping、LearningRateScheduler 等。

总体而言，这段文字介绍了使用 TensorBoard 进行模型分析和优化的一些基本知识，以及一些代码细节和技巧。

欢迎来到 Python、TensorFlow 和 Keras 深度学习基础教程系列的第 4 部分。 在本部分，我们将讨论 TensorBoard。 TensorBoard 是一款方便的应用程序，允许您在浏览器中查看模型或多个模型的各个方面。 文本教程和示例代码：https://pythonprogramming.net/tensorboard-analysis-deep-learning-python-tensorflow-keras/