为什么我无法使用Tensorboard可视化学习率和准确性指标？

Question

我已经训练了一个可以检测眼睛区域的模型，我想在训练过程中使用Tensorboard和其他指标（global_steps和loss）可视化准确性

通过更改一些代码，我已经成功地可视化了准确性变量：

 accuracy=tf.metrics.accuracy(labels=label_tensor,predictions=logits)
    # Create train hook list to visualize loss , accuracy and global_steps

    train_hook_list=[]
    train_tensors_log={"accuracy":accuracy,"loss":loss,"global_steps":tf.train.get_global_step()}
    train_hook_list.append(tf.train.LoggingTensorHook(tensors=train_tensors_log,every_n_iter=100))
    # Configure the train OP for TRAIN mode.

    if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
        optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001) # Reducing the learning rate value from 0.001 to 0.0001
        train_op = optimizer.minimize(
            loss=loss,
            global_step=tf.train.get_global_step()
            )
        return tf.estimator.EstimatorSpec(
            mode=mode,
            loss=loss,
            train_op=train_op,
            training_hooks=train_hook_list,
            export_outputs={'marks': tf.estimator.export.RegressionOutput(logits)})

训练完模型后，我导入包含.ckpt文件和经过训练的模型的事件的文件夹，以可视化指标。

我只能看到损失和global_steps指标

这里可能是什么问题？

我该如何解决这个问题？