这个问题在这里已有答案：
我在TensorFlow训练模型 . 在培训期间，我会定期在验证集上评估模型 . 我想写一个训练过程的摘要，以便TensorBoard显示验证集丢失的图，这样我就可以看到它随着更多的训练迭代而下降 . （或者，如果我开始过度适应，就跳起来 . ）
我已经有一个全局迭代变量作为我的摘要的一部分 . 我正在考虑在模型图中创建一个未连接到任何东西的标量汇总 validation_loss 变量，但我会定期从我的训练循环中为变量分配一个变量 .
这是一个好策略吗？在TensorFlow中有更惯用的方法吗？
（我正在处理的具体项目是TensorFlow RNN Language Model，这是TensorFlow文档中RNN tutorial的概括 . ）
1 回答
据我所知，惯用的解决方案是在为训练和验证集分别创建
tf.train.SummaryWriter之前合并所有摘要（如果丢失不是您唯一的摘要） . 然后在每个（周期性）迭代的验证SummaryWriter上使用add_summaryOp .