在Tensorflow中，是否可以将一些摘要附加到已合并的摘要中？

比如说，一些内置函数返回

train_op

和

summary_op

，其中

summary_op

由

tf.summary.merge（summaries，name='summary_op'）

定义，我无法触摸该函数

另外，假设我将使用内置的

slim.learning.train

，它将

train\u op

和

summary\u op

作为输入参数

# -- typical
train_op, summary_op = model_fn(image)
slim.learning.train(train_op, summary_op=summary_op)

# -- my question
train_op, summary_op = model_fn(image)
some_other_summary_list = some_another_function()
summary_op_ = ...  # is it possible to append some_other_summary_list to summary_op?
slim.learning.train(train_op, summary_op=summary_op_)

我如何将已合并的

摘要\u op

和新收集的摘要

一些其他摘要\u摘要\u列表

中的摘要合并？

--如果我做

tf.merge\u all（tf.GraphKeys.SUMMARIES）

实际上会有太多的摘要，因为在

model\u fn（）

中只收集有用和必要的摘要

--我可以考虑定义单独的

summary_op2

和定义

train_step_fn

，如下所示：

from tensorflow.contrib.slim.python.slim.learning import train_step
def train_step_fn(...):
    ... = train_step(...)
    if iteration % 100 == 0: 
        summaries = session.run(summary_op2)
        summary_writer.add_summary(summaries, iteration)
slim.learning.train(train_op, summary_op=summary_op, train_step_fn=train_step_fn)

然而，如果我能简单地在

summary\u op

中添加新的摘要，这似乎太多了。有可能吗？

如果“

summary\u op

和新收集的

summary some other\u summary\u list

”都是由

tf.summary.merge

创建的，您可以通过

tf.summary.merge再次合并它们（[summary\u op，summary some other\u summary\u summary\u list]）

，如下代码所示：

import tensorflow as tf

a = tf.summary.scalar('a', tf.constant(0))
b = tf.summary.scalar('b', tf.constant(1))
c = tf.summary.scalar('c', tf.constant(2))
d = tf.summary.scalar('d', tf.constant(3))

ab = tf.summary.merge([a, b])
cd = tf.summary.merge([c, d])
abcd = tf.summary.merge([ab, cd])

with tf.Session() as sess:
    writer = tf.summary.FileWriter('.', sess.graph)
    summary = sess.run(abcd)
    writer.add_summary(summary)