Я сам нашел решение:
Вы можете просто прочитать его снова, используя summary_iterator.а затем для каждого события сохраните значения в новую сводку.Так что в моем случае мне нужно было что-то вроде этого:
summary_writer = tf.summary.FileWriter("someName")
for event in tf.train.summary_iterator("somePath"):
if (event.step > 1000000):
summary = tf.Summary()
shifted_step = event.step - 1000000
for value in event.summary.value:
print(value.tag)
if (value.HasField('simple_value')):
print(value.simple_value)
summary.value.add(tag='{}'.format(value.tag),simple_value=value.simple_value)
summary_writer.add_summary(summary, shifted_step)
summary_writer.flush()