tf.summary.merge_all 可以將所有summary全部保存到磁盤，以便tensorboard顯示。
例如：
tf.summary.scalar('accuracy',acc) #生成準確率標量圖
merge_summary = tf.summary.merge_all()
train_writer = tf.summary.FileWriter(dir,sess.graph)#定義一個寫入summary的目標文件，dir爲寫入文件地址
......(交叉熵、優化器等定義)
for step in xrange(training_step): #訓練循環
train_summary = sess.run(merge_summary,feed_dict = {...})#調用sess.run運行圖，生成一步的訓練過程數據
train_writer.add_summary(train_summary,step)#調用train_writer的add_summary方法將訓練過程以及訓練步數保存
生成的流程圖例子：
