¿Cómo utilizar varias colecciones de resumen en Tensorflow?

Tengo 2 grupos distintivos de resúmenes. Uno se recolecta una vez por lote, otro se recolecta una vez por época. ¿Cómo puedo usar merge_all_summaries(key='???') para recostackr resúmenes en estos dos grupos por separado? Hacerlo manualmente siempre es una opción, pero parece que hay una mejor manera.

Ilustración de cómo creo que debería funcionar:

  # once per batch tf.scalar_summary("loss", graph.loss) tf.scalar_summary("batch_acc", batch_accuracy) # once per epoch gradients = tf.gradients(graph.loss, [W, D]) tf.histogram_summary("embedding/W", W, collections='per_epoch') tf.histogram_summary("embedding/D", D, collections='per_epoch') tf.merge_all_summaries() # -> (MergeSummary...) :) tf.merge_all_summaries(key='per_epoch') # -> NONE :( 

Problema resuelto. collections parámetro de collections de un resumen se supone que es una lista. Solución:

  # once per batch tf.scalar_summary("loss", graph.loss) tf.scalar_summary("batch_acc", batch_accuracy) # once per epoch tf.histogram_summary("embedding/W", W, collections=['per_epoch']) tf.histogram_summary("embedding/D", D, collections=['per_epoch']) tf.merge_all_summaries() # -> (MergeSummary...) :) tf.merge_all_summaries(key='per_epoch') # -> (MergeSummary...) :) 

Editar. Cambio sintáctico en TF:

 # once per batch tf.summary.scalar("loss", graph.loss) tf.summary.scalar("batch_acc", batch_accuracy) # once per epoch tf.summary.histogram("embedding/W", W, collections=['per_epoch']) tf.summary.histogram("embedding/D", D, collections=['per_epoch']) tf.summary.merge_all() # -> (MergeSummary...) :) tf.summary.merge_all(key='per_epoch') # -> (MergeSummary...) :)