Python编程之tf.summary.scalar()的用法

 这个方法是添加变量到直方图中，但是不配合其他的方法，根本就显示不出来它的意义！

以下代码如下：

import tensorflow as tf
# 定义两个变量
a = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[])
b = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[])
#添加变量进去
tf.summary.scalar('a', a)
tf.summary.scalar('b', b)
# 将所有summary全部保存到磁盘，以便tensorboard显示
smy = tf.summary.merge_all()
#初始化全局变量
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(init_op)
    #把信息存储在具体的文件夹里面
    writer = tf.summary.FileWriter("tjn", sess.graph)
    for i in range(5):
        #赋值
        sumers=sess.run(smy,feed_dict={a:i+9,b:i+2})
        #把步骤都记录下来
        writer.add_summary(summary=sumers,global_step=i)

运行结束以后，tjn文件夹里面会与日志

 cmd命令，切换到相应的文件夹下，启动tensorborder

 然后再页面上输入localhost:6006