您可以重复使用准确性节点，但是需要使用两个不同的SummaryWriter，一个用于训练运行，另一个用于测试数据。另外，您还必须将标量摘要分配给变量以确保准确性。
accuracy_summary = tf.scalar_summary("Training Accuracy", accuracy)
tf.scalar_summary("SomethingElse", foo)
summary_op = tf.merge_all_summaries()
summaries_dir = '/me/mydir/'
train_writer = tf.train.SummaryWriter(summaries_dir + '/train', sess.graph)
test_writer = tf.train.SummaryWriter(summaries_dir + '/test')
然后，在训练循环中，您将接受常规训练，并使用train_writer记录总结。此外，您每进行第100次迭代就在测试集上运行图形，并仅使用test_writer记录准确性摘要。
# Record train set summaries, and train
summary, _ = sess.run([summary_op, train_step], Feed_dict=...)
train_writer.add_summary(summary, n)
if n % 100 == 0: # Record summaries and test-set accuracy
summary, acc = sess.run([accuracy_summary, accuracy], Feed_dict=...)
test_writer.add_summary(summary, n)
print('Accuracy at step %s: %s' % (n, acc))
然后，您可以将TensorBoard指向父目录（summaries_dir），它将加载两个数据集。
也可以在TensorFlow HowTo的https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/how_tos/summaries_and_tensorboard/index.html中找到
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