我们通常使用tensorboard 统计我们的accurate ，loss等，并绘制曲线，通常是使用一次训练中的，
但是，机器学习中通常要对比不同的 ‘超参数’给模型训练和预测能力的不同这时候如何整合多个训练模型的训练
等情况呢？
其实我们可以讲不同训练结果放在一个大文件夹中，比如训练不同learning_rate=0.1 ,0.2,0.3
我们通常是：
tensorborad logdir=/.../miniset/learnrate=0.1/
tensorborad logdir=/.../miniset/learnrate=0.2/
tensorborad logdir=/.../miniset/learnrate=0.3/
分别查看不同learning_rate下单次训练的结果，如果要看对比可以使用：
tensorborad logdir=/.../miniset/
具体见17年tensor flow开发者峰会的video：
https://v.qq.com/x/page/t0501opw5fi.html