我正在使用TensorFlow训练神经网络，我想使用TensorBoard可视化训练结果。

我的代码如下：

model = Sequential([
    Dense(len(test_inputs[0])),BatchNormalization(),activation('tanh'),Dropout(0.01),Dense(128),activation('relu'),Dense(len(test_outputs[0])),activation('softmax')
])

model.compile(
    optimizer='Adadelta',loss='mse',metrics=['accuracy']
)


log_dir="logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir,histogram_freq=1)


model.fit(
    x = train_inputs,y = train_outputs,epochs = 5000,batch_size = 100,validation_data = (test_inputs,test_outputs),callbacks = [tensorboard_callback],verbose = False
)

除了我在TensorBoard中获得的图（下图）显示了验证数据的所有步骤（蓝线），而仅显示了训练数据的一些步骤（红线），所有工作均按预期进行。

为什么呢？当然，我做错了什么，但我无法弄清楚是什么。