TensorFlowトレーニングテストロゴ単独書き込み

tensorflowは一般的に訓練時にlogを増やす.テスト時にどのように増加しますか?
TensorFlow eventsファイルの読み込み

import tensorflow as tf

# e， event， batch 
for e in tf.train.summary_iterator('./log/events.out.tfevents.1538814721.7226610225d8'):
    # v， value， batch ，loss accuracy
    for v in e.summary.value:
        if v.tag == 'loss' or v.tag == 'accuracy':
            print(v.simple_value)

TensorFlowページを開いてlogを表示できないため、手動pythonでTensorFlowログファイルの可視化を読み込む
リファレンスhttps://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82844988

from tensorboard.backend.event_processing import event_accumulator

# 
ea=event_accumulator.EventAccumulator(r'E:\Code\lastExp\output\logs\pm_last\events.out.tfevents.1535713476.DESKTOP-KMHR70T') 
ea.Reload()
print(ea.scalars.Keys())

val_acc=ea.scalars.Items('val_acc')
print(len(val_acc))
print([(i.step,i.value) for i in val_acc])

import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure(figsize=(6,4))
ax1=fig.add_subplot(111)
val_acc=ea.scalars.Items('val_acc')
ax1.plot([i.step for i in val_acc],[i.value for i in val_acc],label='val_acc')
ax1.set_xlim(0)
acc=ea.scalars.Items('acc')
ax1.plot([i.step for i in acc],[i.value for i in acc],label='acc')
ax1.set_xlabel("step")
ax1.set_ylabel("")

plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

テスト時にlogリファレンスを書き込みます.https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/8378576.html
この方法ではsessを用いる.runは直接構造を追加することに等しい

testsummaries = tf.Summary()


lossval = testsummaries.value.add()
lossval.tag = 'loss'
lossval.simple_value = averageloss / batchnum


accval = testsummaries.value.add()
accval.tag = 'accuracy'
accval.simple_value = averageaccuracy / batchnum
#    loss accuracy 

testfilewriter.addsummary(testsummaries, step)