Python TensorFlow'；s张拉板不'；不显示事件图

我正在关注TensorFlow上的一个简单的“Hello，World”，并尝试使用TensorBoard来显示梯度下降损失的多次迭代中的机器学习损失

我想我在我的Jupyter（IPython）笔记本中正确地遵循了所有内容，但我不认为这些事件正在生成并保存到文件中，以便TensorBoard可视化

这是我的密码：

summary_y = tf.summary.scalar('output', y)
summary_writer = tf.summary.FileWriter('log_simple_stats')
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(100):
    summary_str = sess.run(summary_y)
    summary_writer.add_summary(summary_str, i)
    sess.run(train_step)

当我检查TensorBoard时，只有一点。应该有一个曲线图

我还查看了目录中的输出文件。似乎没有多少内容写入输出文件（仅84字节）：

---

如何让TensorBoard显示事件？

在代码中，需要关闭FileWriter，以便清除所有数据。如果代码作为脚本运行，则脚本结束时文件将关闭。但是，由于在本例中代码是在Jupyter中运行的，因此即使在代码块完成之后，Python进程仍将继续运行。因此，您必须添加一个

close（）

语句，如下所示：

summary_y = tf.summary.scalar('output', y)
summary_writer = tf.summary.FileWriter('log_simple_stats')
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(100):
    summary_str = sess.run(summary_y)
    summary_writer.add_summary(summary_str, i)
    sess.run(train_step)

summary_writer.close() # <--- Add this line!

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这解决了我的问题。谢谢我想说的是，即使从终端运行python脚本，在脚本结束时，summary_编写器也可能不会关闭。因此，添加

summary\u writer.close（）

绝对是一个好习惯。

summary_y = tf.summary.scalar('output', y)
summary_writer = tf.summary.FileWriter('log_simple_stats')
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(100):
    summary_str = sess.run(summary_y)
    summary_writer.add_summary(summary_str, i)
    sess.run(train_step)

summary_writer.close() # <--- Add this line!

-rw-r--r--  1 user.name  group  4638 Oct 29 13:02 events.out.tfevents.1509307332.mymacbookpro.local