TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，用于监视和分析模型训练的进度。如果你想在训练过程中防止过拟合并及时停止训练，可以使用TensorFlow中的EarlyStopping回调。

以下是一些步骤，你可以按照这些步骤操作：

1. 导入必要的库和模块：

   from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, TensorBoard
   
   

2. 设置EarlyStopping回调：

   early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss',  # 监控验证集的损失
                                  patience=5,          # 连续5个epoch验证集损失没有改善就停止训练
                                  restore_best_weights=True,  # 恢复到验证集损失最低的那个epoch的模型参数
                                  verbose=1)          # 输出提示信息
   
   

3. 设置TensorBoard回调：

   tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs',  # TensorBoard日志文件存储路径
                                      histogram_freq=1,  # 每个epoch记录直方图数据
                                      write_graph=True,
                                      write_images=True)
   
   

4. 在fit函数中应用回调：

   model.fit(x_train, y_train,
             epochs=100,
             validation_data=(x_val, y_val),
             callbacks=[early_stopping, tensorboard_callback])
   
   

   在上面的例子中，训练过程中如果验证集的损失在连续5个epoch内没有改善，训练将会提前停止，并且会使用最佳的模型参数进行恢复。同时，TensorBoard将在每个epoch记录相关的信息，你可以在TensorBoard的界面上实时查看。

确保你已经安装了TensorFlow和TensorBoard。你可以使用以下命令来安装它们：

pip install tensorflow tensorboard

以上是一个基本的设置，具体的参数可能需要根据你的模型和数据进行调整。