TensorBoard 默认是不会记录每个节点的用时、耗费的内存大小等这些信息的，那么如何才能在图上显示这些信息呢？关键就是如下这些代码，主要就是在 sess.run() 中加入 options 和 run_metadata 参数。

#定义TensorFlow运行选项，设置trace_lever FULL_TRACE
run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
#定义TensorFlow运行元信息，记录训练运算时间和内存占用等信息
run_metadata = tf.RunMetadata()
summary, _ = sess.run([merged, train_step],feed_dict=feed_dict(True),options=run_options,run_metadata=run_metadata)
train_writer.add_run_metadata(run_metadata, 'step%03d' % i)
train_writer.add_summary(summary, i)

tensorboard图表解释，https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/77426577

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