Тензор потока выходного изображения каждые несколько итераций

Question

def callback(tl,cl,sl):
        global iter
        print('iter: %4d,' %iter, 'L_total: %f, L_content : %f, L_style : %f' %(tl,cl,sl))
        iter +=1
optimizer = tf.contrib.opt.ScipyOptimizerInterface(self.L_total,method='L-BFGS',options = {'maxiter':self.num_iter})
init_op = tf.global_variables_initializer()
self.session.run(init_op)
optimizer.minimize(self.session,feed_dict = {self.s:self.s0,self.c:self.c0},fetches=[self.L_total,self.L_content,self.L_style],loss_callback = callback)
final_image = self.sess.run(self.x)

Я новичок в тензорном потоке, когда я читал приведенный выше код о передаче стилей, код может выводить только окончательное изображение тренинга, показывая потери при каждой итерации. Но что, если я хочу показать или сохранить изображение после нескольких итераций, какую функцию я должен использовать? Может ли optimize.minimize() функция сделать это, или я должен использовать другую функцию при использовании правила обновления L-BFGS? Большое спасибо!