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Question

给定：张量流模型，在给定输入图像的情况下输出灰度图像。

我希望随着时间的推移跟踪定性结果，并在每个给定数量的培训步骤中保存图像摘要：

    ...
    tf.image_summary('prediction', img_prediction) 
    summary_op = tf.merge_all_summaries()
    ...
    for i in range(10000):
        if i == 0 or i % 10 != 0:
            _ = sess.run([train_op])
        else:
            summary_str, _, _,... = sess.run([summary_op, ...])
            summmary_writer.add_summary(summary_str, i)

每当我执行摘要操作时，Tensorboard中的上一个图像将替换为新图像。

我想检查Tensorboard中保存摘要的先前迭代中的图像。有没有办法在Tensorboard中将新图像连接到以前的图像而不会夸大摘要的大小？

在相关问题（How to use image_summary to view images from different batches in Tensorflow?）中，建议在摘要写入之间合并批次中的图像摘要，然后编写合并摘要：

combined_summary = tf.Summary()
for i in range(10000):
    _, image_summary = sess.run([train_op, image_summary_t])
    combined_summary.MergeFromString(image_summary)
    if i % 10 == 0:
        summary_writer.add_summary(combined_summary)
        combined_summary = tf.Summary()

我理解代码的方式，这也将在每次写入后替换合并的10个图像摘要。 我假设遗漏了

        combined_summary = tf.Summary()

会实现我的目标，但会随着时间的推移夸大保存的摘要的大小，并使书面摘要的内容非常多余。