Python 在Tensorboard中复制的所有变量是什么？

我是Tensorflow的新手，现在经营着一家基本的CNN。作为可视化培训过程的一种方式，我构建了一个损失和准确的摘要，以便在Tensorboard中查看以下内容：

tf.summary.scalar("loss", cost)
tf.summary.scalar("accuracy", accuracy)

我草签总结如下。（get_logdir_string（）返回由给定参数和当前日期时间组成的唯一字符串）

然后，对于每个小批量迭代，我执行以下操作：

_, summary = sess.run([optimizer, merged_summary_op], feed_dict={x: batch_x, 
                                                                 y_true: batch_y, 
                                                                 keep_prob: dropout})
summary_writer.add_summary(summary, step * batch_size)

然后我运行Tensorboard并看到如下内容，其中每个变量中只有第一个（不带后缀）包含数据：

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以前有人遇到过这种情况吗？谢谢

我找到了罪魁祸首，我想把它贴在这里以备将来参考

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结果是，我需要在每次跑步之前调用

tf.reset\u default\u graph（）

。

看起来每个训练步骤都有精度/损失。你跑了多少个训练步？12? “summary_writer.add_summary（summary，step*batch_size）”不应该是“summary_writer.add_summary（summary，step）”吗？这一切都被包装在一个循环中，因为我的批次大小为64，出于某种原因，我不允许编辑我以前的评论-请忽略它，因为我无意中提交了它@姚章：这一切都被包装在一个循环中，而步长*批大小_, summary = sess.run([optimizer, merged_summary_op], feed_dict={x: batch_x, y_true: batch_y, keep_prob: dropout}) summary_writer.add_summary(summary, step * batch_size)