系统：Ubuntu16.04
环境：conda环境
python版本：python3.6
---安装keras和tensorflow---
在condo环境中，下载keras十分简单，只需进入相应的环境，然后输入以下代码，即可正确安装keras，同时会默认下载keras的依赖包，包括tensorflow
>>> conda install keras
进入python，通过import检查keras和tensorflow是否正确安装，如图：
---编写keras训练模型---
引用模块
from keras.callbacks import TensorBoard
在训练的fit函数中，写入callbacks参数，给予曲线图的输出路径
model.fit(train_data, train_labels,nb_epoch=400, batch_size=32,callbacks=[TensorBoard(log_dir='mytensorboard')])
---显示训练曲线---
1. 训练完成后，我们会在本地的mytensorboard中，获得一个文件
2. 然后我们需要找到tensorboard在本环境的位置，通过which 命令可以找到
3. cd 进入tensorboard的存在目录/bin，然后在以下代码中的--logdir参数中写入mytensorboard的绝对路径
tensorboard --logdir='/home/mc/gjl_workspace/recognize_face_with_realsense/mytensorboard'
结果如图：
4. 打开浏览器，输入上面输出的地址 http://MC-AI-00:6006 ,即可看到我们需要的曲线了，不过我这里有一些问题，导致准确率不高
