使用张量板时,如何总结在几个小型计算机上计算的损失？

我想使用Tensorboard可视化验证样本的损失演变.但是验证集太大而无法在一个小批量中进行计算.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上多次调用session.run.然后我总结每个小批量的损失(在python中)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.但我需要以某种方式将它"附加"到几个run.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？但我没有在文档中看到一种方法来"总结"张量板,这是一个在计算之外的python值.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.

您可以添加Variable在每次sess.Run调用时更新的内容,并使摘要跟踪该值的值Variable.