我有两个部分的大图，我依次运行。两者都有摘要。
我用节点
调用摘要merged_summary = tf.summary.merge_all()
但是注意到，它会导致图表后半部分的张量在有意义之前被评估。
那么，如何仅合并我图表一半的摘要？
答案 0 :(得分：8)
假设您有第一个和第二个图表的两个摘要列表，即：
summaries_first = [tf.summary.image("my_first_graph_input", image), ...]
summary_second = [tf.summary.scalar("my_second_graph_loss"), ..]
将每个列表合并为一个摘要操作：
first_graph_summary_op = tf.summary.merge(summaries_first)
second_graph_summary_op = tf.summary.merge(summary_second)
现在，每当您在每个图表上执行sess.run()时，请评估它的相应摘要操作并写入。
答案 1 :(得分：8)
您可以使用tf.summary.merge，传递要合并的摘要列表。例如，如果您有摘要：
cost_summary = tf.summary.scalar('cost_sum', cost) # for some 'cost' tensor
grad_summary = tf.summary.scalar('grad_sum', grad) # for some 'grad' tensor
您可以按名称将它们合并到：
merged = tf.summary.merge([cost_summary, grad_summary])
因此，只需为图表的每个部分制作合并的摘要运算符，并在有意义的时候调用它们。