指定一个文件用来保存图。

格式：tf.summary.FileWritter(path,sess.graph)

可以调用其add_summary（）方法将训练过程数据保存在filewriter指定的文件中

Tensorflow Summary 用法示例

tf.summary.scalar('accuracy',acc)                   #生成准确率标量图  
merge_summary = tf.summary.merge_all()  
train_writer = tf.summary.FileWriter(dir,sess.graph)#定义一个写入summary的目标文件，dir为写入文件地址  
......(交叉熵、优化器等定义)  
for step in xrange(training_step):                  #训练循环  
    train_summary = sess.run(merge_summary,feed_dict =  {...})#调用sess.run运行图，生成一步的训练过程数据  
    train_writer.add_summary(train_summary,step)#调用train_writer的add_summary方法将训练过程以及训练步数保存

 

此时开启tensorborad：

tensorboard –logdir=/summary_dir
便能看见accuracy曲线了。

另外，如果我不想保存所有定义的summary信息，也可以用tf.summary.merge方法有选择性地保存信息

 

格式：tf.summary.merge(inputs, collections=None, name=None)

一般选择要保存的信息还需要用到tf.get_collection()函数

示例：

tf.summary.scalar('accuracy',acc)                   #生成准确率标量图  
merge_summary = tf.summary.merge([tf.get_collection(tf.GraphKeys.SUMMARIES,'accuracy'),...(其他要显示的信息)])  
train_writer = tf.summary.FileWriter(dir,sess.graph)#定义一个写入summary的目标文件，dir为写入文件地址  
......(交叉熵、优化器等定义)  
for step in xrange(training_step):                  #训练循环  
    train_summary = sess.run(merge_summary,feed_dict =  {...})#调用sess.run运行图，生成一步的训练过程数据  
    train_writer.add_summary(train_summary,step)#调用train_writer的add_summary方法将训练过程以及训练步数保存