tensorboard添加多条曲线

以下是使用TensorBoard添加多条曲线的步骤：

1.首先，确保你的TensorFlow代码中已经包含了所有需要记录的变量。

2.在代码中，使用`tf.summary.scalar()`函数来记录每个变量的值。例如：

train_loss_summary = tf.summary.scalar('train_loss', train_loss)
test_loss_summary = tf.summary.scalar('test_loss', test_loss)

3.将所有的`tf.summary.scalar()`函数合并到一个操作中：

merged_summary_op = tf.summary.merge_all()

4.在训练循环中，使用`merged_summary_op`操作来运行所有的`tf.summary.scalar()`函数，并将结果写入TensorBoard日志文件：

for i in range(num_iterations):
    # 运行训练操作
    _, train_loss_value = sess.run([train_op, train_loss])

    # 每隔一定步数记录一次日志
    if i % log_step == 0:
        # 运行merged_summary_op操作，将所有的summary写入日志文件
        summary_str = sess.run(merged_summary_op)
        summary_writer.add_summary(summary_str, i)

5.最后，在命令行中启动TensorBoard，并指定日志文件所在的目录：

tensorboard --logdir=path/to/log-directory

6.在浏览器中打开TensorBoard的网址，即可看到所有的曲线。