在做网络训练实验时，有时需要同时将训练曲线和测试曲线一起显示，便于观察网络训练效果。经过很多次踩坑后，终于解决了。

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具体的方法是：设置两个writer，一个用于写训练的数据，一个用于写测试数据，并且这两个writer分别存在train和test路径中，注意测试的writer不能加sess.graph如下代码所示。

...
train_log_dir = 'logs/train/'
test_log_dir = 'logs/test/' # 两者路径不同
megred = tf.summary.merge_all()
with tf.Session() as sess:
 writer_train = tf.summary.FileWriter(train_log_dir,sess.graph)
 writer_test = tf.summary.FileWriter(test_log_dir) # 注意此处不需要sess.graph
 ...other code...
 writer_train.add_summary(summary_str_train,step)
 writer_test.add_summary(summary_str_test,step)

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网页标题：tensorboard实现同时显示训练曲线和测试曲线-创新互联
当前路径：http://ybzwz.com/article/hppes.html