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:
# 和参数更新一块儿
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服务器上访问Tensorboard
如果没有防火墙，正常ssh连接服务器之后，直接正常运行tensorboard即可：
tensorboard --logdir=GRAPH_PATH
然后访问 http://server_url:6006即可
但是我实验室有防火墙，就不能这样了，得先这样连接你的服务器：
ssh -L 12345:localhost:6006 your_server_url
于是进入了你的服务器，然后就正常运行tensorboard：
tensorboard --logdir=GRAPH_PATH
然后在你自己的电脑的浏览器上，访问：http://localhost:12345
就可以了！
