我正在尝试使用 Tensorboard 来可视化我的训练过程。我的目的是，当每个 epoch 完成时，我想使用整个验证数据集测试网络的准确性，并将此准确性结果存储到摘要文件中，以便我可以在 Tensorboard 中可视化它。
我知道 Tensorflow 有summary_op这样做，但是在运行代码时似乎只适用于一批sess.run(summary_op)。我需要计算的准确性whole数据集。如何？
有没有什么例子可以做到？
定义一个tf.scalar_summary接受占位符：
accuracy_value_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=())
accuracy_summary = tf.scalar_summary('accuracy', accuracy_value_)
然后计算整个数据集的准确度（定义一个例程，计算数据集中每个批次的准确度并提取平均值）并将其保存到 python 变量中，我们称之为va.
一旦你拥有了以下价值va，只需运行accuracy_summaryOP，喂养accuracy_value_占位符：
sess.run(accuracy_summary, feed_dict={accuracy_value_: va})
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