tensorflow summary错误：tags and values not the same shape [ ] != [16]

训练模型时，将loss值保存进log，随后使用tensorboard --logdir=log，查看loss曲线。

出现tags and values not the same shape这个错误的原因，是因为对tf.summary.scalar（）函数没有理解。

解决办法：

         tf.summary.scalar（loss.op.name,loss）有两个参数。第一个参数表示loss保存如log在tensorboard中显示的名字，第二个参数loss应为一个标量，即是一个数值。比如loss.shape()为（16，），是一个tensor，则需要在此处加上一行代码

loss = tf.reduce_mean(loss, name = 'loss')

就可以将loss由张量变为一个batch的loss标量值。

        若想保存tensor值即一个权重矩阵，则可以使用tf.summary.tensor_summary(loss.op.name, loss)。