如何在pycharm里用Tensorboard画一个准确率的线条图

你可以使用 TensorFlow 的 `SummaryWriter` 来记录准确率并在 TensorBoard 中可视化它。下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义准确率
accuracy = ...
tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)

# 定义 FileWriter 对象
log_dir = 'logs/'
writer = tf.summary.FileWriter(log_dir)
writer.add_graph(tf.get_default_graph())

# 在训练循环中记录准确率
with tf.Session() as sess:
    for i in range(num_iterations):
        # 训练模型
        ...

        # 记录准确率
        if i % 10 == 0:
            summary = sess.run(tf.summary.merge_all())
            writer.add_summary(summary, i)

在这个示例代码中，我们首先定义了一个 `accuracy` 变量，然后使用 `tf.summary.scalar` 将其记录到 TensorBoard 中。

接着，我们创建了一个 `FileWriter` 对象，并将其指定到一个目录中，以便 TensorBoard 可以读取它。我们还使用 `add_graph` 方法添加了计算图。

最后，在训练循环中，我们每隔一定步骤记录一次准确率。我们首先运行 `tf.summary.merge_all` 将所有摘要操作合并为一个操作，然后使用 `sess.run` 运行该操作并将结果记录到文件中。

你可以在 PyCharm 中打开 TensorBoard，以查看准确率的线条图。在命令行中输入以下命令：

tensorboard --logdir=logs/

然后在浏览器中打开 TensorBoard，并在相应的选项卡中查看准确率的线条图。