Python 张量板不'；不显示标量

我使用多层感知器编写了mnist代码。但它并没有显示精度和损失函数的标量（但它成功地显示了模型的图形） 如果你知道，你能给我一个线索吗？ Tensorflow版本：1.2.0

这些是我想在Tensorboard中展示的函数

def loss(label,y_inf):
    # Cost Function basic term
    with tf.name_scope('loss'):
        cross_entropy = -tf.reduce_sum(label * tf.log(y_inf))
    tf.summary.scalar("cross_entropy", cross_entropy)
    return cross_entropy



def accuracy(y_inf, labels):
    with tf.name_scope('accuracy'):
        correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_inf, 1), tf.argmax(labels, 1))
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
    tf.summary.scalar("accuracy", accuracy)
    return accuracy

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您可能缺少的一件事是实际获取这些摘要并将其写入磁盘

首先，您必须定义一个FileWriter：

fw = tf.summary.FileWriter(LOGS_DIR) # LOGS_DIR should correspond to the path you want to save the summaries in

接下来，将所有摘要合并到一个op中：

summaries_op = tf.summary.merge_all()

现在，在培训循环中，确保将摘要写入磁盘：

for i in range(NUM_ITR):
    _, summaries_str = sess.run([train_op, summaries_op])
    fw.add_summary(summaries_str, global_step=i)

为了在tensorboard run中查看这些摘要：

tensorboard --logdir=LOGS_DIR