TensorFlow01：增加变量显示+tensorboard可视化

 

#加名空间：
with.tf.variable_scope(“name”):
a = tf.Variable(initial_value=50)
# 初始化变量
tf.global_variables_initializer().run()
#收集变量：
tf.summary.scalar(name=“”，tensor)    #收集loss和accuray等单值变量，name是变量的名字，tensor为值
tf.summary.histogram(name=””,tensor)  #收集高维度的变量参数
tf.summary.image(name,tensor)           #收集输入的图片张量能显示图片
#合并变量写入事件
marged=tf.summary.merge_all()
summary=sess.run(merged) # 每次迭代都需要运行
FileWriter.add_summary(summary,i) #i表示第几次的值
启动Tensorboard命令：tensorboard –logdir=”./tmp/summary/”  注意等于后面没有空格