我想使用 Tensorboard 来可视化验证样本中损失的演变。但验证集太大，无法在一个小批量中进行计算。因此，为了计算我的验证损失，我必须在覆盖验证集的多个小批量上多次调用 session.run 。然后我将每个小批量的损失（在Python中）相加以获得完整的验证损失。
我的问题是 tf.scalar_summary 似乎必须附加到张量流节点。但我需要以某种方式将其“附加”到多次运行 session.run 时节点值的总和。
有没有办法做到这一点？也许通过直接总结包含小批量损失总和的Python浮点数？但我在文档中没有看到一种为张量板“汇总”计算之外的 python 值的方法。文档“操作方法”部分中的示例仅涉及可在对 session.run 的单次调用中计算的损失。
你可以添加一个Variable每个更新sess.Run调用并让摘要跟踪该值Variable.
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