如何使用tensorflow中的估计器绘制评估损失？

嗨，我想画出评估损失，如培训损失，如下所示： ，不只是一个点状的tensorflow教程，我是如何做到这一点的，这是我的代码，通过这段代码，我只得到一个点作为评估损失：

accuracy=tf.metrics.accuracy(labels=labels, predictions=predictions["classes"])
    metrics = {"accuracy": accuracy}
    tf.summary.scalar("accuracy", accuracy[1])

    #Configure of the training operation
    if mode==tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
        optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001)
        train_op=optimizer.minimize(loss=loss,global_step=tf.train.get_global_step())
        return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,loss=loss,train_op=train_op)


    #Configure the evaluation operation
    if mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL:
        return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, eval_metric_ops=metrics)

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当我在度量中输入“损失”：损失时，我得到一个错误，我如何才能做到这一点？

您必须指定要使用的损失类型：

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例如：

loss='mean\u squared\u error'