我有一个训练有素的网络，用来预测图像数据。我想加快预测速度，但我不知道如何在predict上运行tensorboard profiler。由于模型尺寸的原因，我不希望重新运行优化培训。这类似于前面的一个问题，但我再次提问，因为这个问题没有得到相关的答案。
当我遵循这个分析示例时，我会得到一个概要文件，但是当我使用相同的回调添加一个predict步骤时，它不会分析predict。

(previous lines are loading and setting up an MNIST model as in the linked colab)

tboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir = logs,
                                                  histogram_freq = 1,
                                                  profile_batch='500,520')
model.fit(ds_train,
          epochs=2,
          validation_data=ds_test,
          callbacks = [tboard_callback]
          )
model.predict(ds_test,callbacks=[tboard_callback])

环境：windows 10、python 3.8、tensorflow 2.2、tensorboard_插件_概要文件2.4.0