tf.summary.FileWriter用法

 writer = tf.summary.FileWriter(path, session.graph)

指定一个文件用来保存图。
log是事件文件所在的目录，这里是工程目录下的log目录。第二个参数是事件文件要记录的图，也就是TensorFlow默认的图。
可以调用其add_summary()方法将训练过程数据保存在filewriter指定的文件中。

tf.summary.scalar('accuracy',acc)                   #生成准确率标量图  
merge_summary = tf.summary.merge_all()  
train_writer = tf.summary.FileWriter(dir,sess.graph)#定义一个写入summary的目标文件，dir为写入文件地址  
......(交叉熵、优化器等定义)  
for step in xrange(training_step):                  #训练循环  
    train_summary = sess.run(merge_summary,feed_dict =  {...})#调用sess.run运行图，生成一步的训练过程数据  
    train_writer.add_summary(train_summary,step)#调用train_writer的add_summary方法将训练过程以及训练步数保存