TensorBoard 默認是不會記錄每個節點的用時、耗費的內存大小等這些信息的，那么如何才能在圖上顯示這些信息呢？關鍵就是如下這些代碼，主要就是在 sess.run() 中加入 options 和 run_metadata 參數。
#定義TensorFlow運行選項，設置trace_lever FULL_TRACE
run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)
#定義TensorFlow運行元信息，記錄訓練運算時間和內存占用等信息
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圖表解釋，https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/77426577