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kerasでtensorboardが使えない

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a_boy

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下記のコードでtensorboardを使おうとすると

To visualize embeddings, embeddings_data must be provided.


というエラーが返ってきます。
embeddings_dataという引数に何かを渡せばいいのはわかりますが、何を渡せばいいのかがわかりません。

stackoverflowやここteratailでも似たような質問があったのですが、その両方とも明確な回答が得られていないようで、解決には至ってませんでした。

いろいろなサイトを見ても解決できなかったので、質問させていただきました。

コードは以下のものです。具体的にこのコードの何を改善すべきなのかを答えていただけると、ありがたいです。

Google Colaboratoryで動かしています。

import keras
from keras import layers
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing import sequence

max_features = 2000
max_len = 500

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len)
x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len)

model = keras.models.Sequential()
model.add(layers.Embedding(max_features, 128, input_length=max_len, name='embed'))
model.add(layers.Conv1D(32, 7, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling1D(5))
model.add(layers.Conv1D(32, 7, activation='relu'))
model.add(layers.GlobalMaxPooling1D())
model.add(layers.Dense(1))
model.summary()
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['acc'])

!mkdir my_log_dir

callbacks = [
    keras.callbacks.TensorBoard(
      log_dir='my_log_dir',
      histogram_freq=1,
      embeddings_freq=1
    )
]

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=20,
                    batch_size=128,
                    validation_split=0.2,
                    callbacks=callbacks)
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