TensorBoard未显示标量摘要，但显示了图形

TensorBoard是一个用于可视化和调试深度学习模型的工具，它可以帮助开发者更好地理解和优化模型的训练过程。在使用TensorBoard时，有时候可能会遇到未显示标量摘要但显示了图形的情况。

出现这种情况的原因可能有以下几种：

1. 代码错误：首先需要检查代码中是否正确地添加了标量摘要。在TensorFlow中，可以使用tf.summary.scalar函数来记录标量值。确保在训练过程中，每个需要记录的标量值都被添加到了摘要中。
2. 摘要写入问题：确认摘要文件是否正确地写入到了指定的目录中。可以检查摘要文件的路径是否正确，并且确保在训练过程中，摘要被正确地写入到了文件中。
3. TensorBoard版本兼容性问题：TensorBoard的版本与TensorFlow的版本可能存在兼容性问题。可以尝试更新TensorBoard的版本，或者降低TensorFlow的版本，以解决兼容性问题。
4. 数据问题：检查训练过程中的数据是否正常。可能是由于数据异常导致标量摘要无法正确显示。可以检查输入数据的范围、分布等情况，确保数据的正确性。

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试以下步骤进行排查：

1. 检查TensorBoard的日志输出，查看是否有相关的错误或警告信息。
2. 尝试在不同的浏览器中打开TensorBoard，或者清除浏览器缓存，以确保不是浏览器的问题。
3. 在TensorBoard的命令行参数中添加--debug选项，以获取更详细的调试信息。

总结起来，当TensorBoard未显示标量摘要但显示了图形时，需要检查代码中是否正确添加了标量摘要，确认摘要文件是否正确写入，检查TensorBoard和TensorFlow版本兼容性，以及排查数据异常等问题。如果问题仍然存在，可以尝试查看TensorBoard的日志输出或添加调试选项进行排查。