一、保存summary

tf.summary.scalar('loss', model.rl_loss)

summary_op = tf.summary.merge_all()

writer = tf.summary.FileWriter(GRAPH_PATH, sess.graph)

for step in MAX_STEPS:
    # 和參數(shù)更新一塊兒
    l, _ , summary = sess.run([loss, optimizer, summary_op], feed_dict={...})
    
    # 每一次迭代都要保存一下sumary
    writer.add_summary(summary, global_step=step) 

二、Linux服務(wù)器上訪問Tensorboard

如果沒有防火墻，正常ssh連接服務(wù)器之后，直接正常運行tensorboard即可：

tensorboard --logdir=GRAPH_PATH

然后訪問 http://server_url:6006即可

但是我實驗室有防火墻，就不能這樣了，得先這樣連接你的服務(wù)器：

ssh -L 12345:localhost:6006 your_server_url

于是進入了你的服務(wù)器，然后就正常運行tensorboard：

tensorboard --logdir=GRAPH_PATH

然后在你自己的電腦的瀏覽器上，訪問：http://localhost:12345

就可以了！