如何在pycharm里用Tensorboard的scalar画一个准确率和损失值的可视图

要在PyCharm中使用TensorBoard的Scalar可视化工具同时绘制准确率和损失值的图表，可以按照以下步骤：

1. 在代码中定义两个`tf.summary.scalar()`函数，一个用于记录准确率，一个用于记录损失值。例如：

accuracy_summary = tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)
loss_summary = tf.summary.scalar('loss', loss)

其中，`accuracy`和`loss`分别是准确率和损失值的变量。
2. 在训练循环中，每训练一次，使用`tf.summary.FileWriter()`函数将摘要写入日志文件。例如：

with tf.Session() as sess:
    writer = tf.summary.FileWriter('logs', sess.graph)
    for i in range(num_steps):
        # 训练模型
        # ...
        # 记录准确率和损失值
        accuracy_summary_, loss_summary_ = sess.run([accuracy_summary, loss_summary], feed_dict={...})
        writer.add_summary(accuracy_summary_, i)
        writer.add_summary(loss_summary_, i)

其中，`'logs'`是日志文件的路径，`i`是训练步数。
3. 在PyCharm的终端中运行以下命令启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=logs

其中，`'logs'`是日志文件的路径。
4. 在浏览器中打开TensorBoard的网址`http://localhost:6006`，选择`Scalars`标签页，就可以看到准确率和损失值的图表了。