翻译代码：self.writer = tf.summary.FileWriter(self.output_dir, flush_secs=60)

这段代码的作用是创建一个用于TensorFlow可视化的文件记录器，将训练过程中的变量和摘要数据写入指定目录下的文件中。

具体解释如下：

- `self.writer`：创建一个文件记录器对象。
- `tf.summary.FileWriter`：是TensorFlow中的一个类，用于将训练过程中的变量和摘要数据写入文件中。
- `self.output_dir`：指定文件记录器所写入的目录。
- `flush_secs=60`：指定每隔60秒将数据写入磁盘，避免数据过多时出现内存溢出等问题。

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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])

这段代码的作用是构建 Tensorflow 的可视化工具 Tensorboard 所需的日志文件，记录每个 episode 的奖励值，并将其保存到 Tensorboard 日志中，方便后续分析与调试。其中，`logdir` 参数指定了日志文件的保存路径，`self.summary_writer` 对象将日志写入磁盘，`self.ep_reward_var` 记录每个 episode 的奖励，`tf.summary.scalar` 函数创建了一个 Tensorboard 可视化的标量数据，`self.summary_op` 将所有的可视化数据合并为一个操作，`self.init_reward_var` 初始化奖励变量。

with tf.Session() as sess: sess.run(init) saver = tf.train.Saver() train_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/train',sess.graph) test_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/test') step = 1 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord) print('doing1') # Keep training until reach max iterations try: while step * batch_size <= training_iters: # print('doing2') batch_xs, batch_ys = sess.run([hrrp_batch, label_batch]) # print(batch_xs.shape) # print(batch_ys.shape) # 获取批数据 sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: dropout}) if step % display_step == 0: summary= sess.run(merged, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) test_writer.add_summary(summary, step) # 计算精度 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) # 计算损失值 loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) 所选择的特征是

在这段代码中，没有涉及到特征的选择。这段代码是用于在 TensorFlow 中训练一个神经网络模型的。在这段代码中，使用了一个数据队列来读取数据，其中 hrrp_batch 和 label_batch 是从数据队列中读取的批量数据。然后，使用 sess.run() 函数来运行优化器，从而通过反向传播算法来更新模型参数。在每个训练步骤中，使用 sess.run() 函数来计算模型的精度和损失值，并使用 tf.summary.FileWriter() 函数来将结果写入 TensorBoard 日志文件中。总的来说，这段代码是用于训练神经网络模型的，而特征的选择通常是在数据预处理和特征工程中进行的。