def build_summaries(self, logdir): # Create summary writer to write summaries to disk if not os.path.exists(logdir): os.makedirs(logdir) self.summary_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, self.sess.graph) # Create summary op to save episode reward to Tensorboard log self.ep_reward_var = tf.Variable(0.0, trainable=False, name=('ep_reward_agent_%02d'%self.n_agent)) tf.summary.scalar("Episode Reward", self.ep_reward_var) self.summary_op = tf.summary.merge_all() # Initialise reward var - this will not be initialised with the other network variables as these are copied over from the learner self.init_reward_var = tf.variables_initializer([self.ep_reward_var])

这段代码是用来构建 Tensorflow 的 summary 相关操作。

在机器学习模型训练的过程中，通常需要监测训练的进度和效果，以便于及时发现问题并进行优化。TensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具，可以帮助我们更好地理解和调试TensorFlow程序。而TensorFlow的summary操作可以将各种类型的数据写入TensorBoard中进行可视化展示，例如训练过程中损失函数的变化、准确率的变化等。

这段代码的具体实现中，首先根据指定的logdir路径创建一个summary writer对象，用于将summary写入磁盘。然后，创建一个summary op对象，用来记录每个episode的奖励值，并将其命名为"Episode Reward"。最后，初始化奖励值变量self.ep_reward_var，以便在训练过程中进行累加。