使用tensorboard来观察loss变化可以很好的进行调参
在定义好了loss之后调用：
tf.summary.scalar("loss",loss) #把loss加入summary中
merged = tf.summary.merge_all()#合并所有操作
train_writer = tf.summary.FileWriter("C:\\tmp\\tensorflow\mnist\log",
sess.graph) #获得write对象
在训练的循环中调用，其中i是学习的步数
result = sess.run(merged, feed_dict= {x: x_train, y: y_train})
train_writer.add_summary(result,i)
结果如下：
