python画损失函数曲线_利用Tensorboard绘制网络识别准确率和loss曲线实例

废话不多说，直接上代码看吧！

import tensorflow as tf

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

#载入数据集

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)

#每个批次的大小和总共有多少个批次

batch_size = 100

n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size

#定义函数

def variable_summaries(var):

with tf.name_scope('summaries'):

mean = tf.reduce_mean(var)

tf.summary.scalar('mean', mean) #平均值

with tf.name_scope('stddev'):

stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var-mean)))

tf.summary.scalar('stddev', stddev) #标准差

tf.summary.scalar('max', tf.reduce_max(var))

tf.summary.scalar('min', tf.reduce_min(var))

tf.summary.histogram('histogram', var) #直方图

#命名空间

with tf.name_scope("input"):

#定义两个placeholder

x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784], name = "x_input")

y = tf.placeholder(tf.float32