我正在使用LSTM处理keras模型。为了优化性能，我想使用TensorBoard的性能分析器。
但是，它在顶部显示此错误消息：
未观察到步骤标记，因此步骤时间未知。如果（1）未检测定型步骤（例如，未使用Keras）或（2）分析持续时间短于步骤时间，则可能会发生这种情况。对于（1），需要添加步骤检测;对于（2），您可以尝试更长时间的侧写。
这是我的keras模型：

model = tf.keras.models.Sequential([
            tf.keras.layers.Input(shape=tuple(config.input_dims)),
            tf.keras.layers.LSTM(128),
            tf.keras.layers.Dropout(0.5),
            tf.keras.layers.Dense(64),
            tf.keras.layers.Dropout(0.25),
            tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)
        ])

        model.compile(loss='categorical_crossentropy', metrics=['categorical_accuracy'], optimizer="adam")
        model.summary()
        model.fit(x=train, validation_data=validation, epochs=10, callbacks=callbacks)

如果我用一个平坦层替换LSTM，剖面仪会显示正确的数据。这个模型可以训练和使用。知道问题出在哪里吗？