我想使用 Tensorboard 来可视化验证样本中损失的演变。但是验证集太大而无法在一个小批量中计算。因此，为了计算我的验证损失，我必须在覆盖验证集的几个小批量中多次调用 session.run。然后我将每个小批量的损失（在 python 中）相加，以获得完整的验证损失。
我的问题是 tf.scalar_summary 似乎必须附加到张量流节点。但是我需要以某种方式将其“附加”到经过多次 session.run 运行的节点值的总和。
有没有办法做到这一点？也许通过直接总结包含小批量损失总和的python浮点数？但是我没有在文档中看到一种为张量板“总结”计算之外的 python 值的方法。文档的“操作方法”部分中的示例仅涉及可以在对 session.run 的单个调用中计算的损失。