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如何在Tensorflow中编写多次运行的摘要

如何解决《如何在Tensorflow中编写多次运行的摘要》经验,为你挑选了1个好方法。

如果您查看Censarboard演示板的Tensorboard演示板,它会显示多次运行的数据.我无法找到一个很好的例子来展示如何设置图形以这种方式输出数据.我目前正在做类似的东西这个,但它似乎是从数据结合运行,每当一个新的运行开始我看到控制台上的警告:

警告:root:每次运行发现多个图形事件.使用最新事件覆盖图形

kldavis4.. 30

解决方案结果很简单(可能有点明显),但无论如何我都会回答.编写器实例化如下:

writer = tf.train.SummaryWriter(FLAGS.log_dir, sess.graph_def)

当前运行的事件将写入指定的目录.不要为logdir参数设置固定值,只需设置一个为每次运行更新的变量,并将其用作日志目录中子目录的名称:

writer = tf.train.SummaryWriter('%s/%s' % (FLAGS.log_dir, run_var), sess.graph_def)

然后只需log_dir通过--logdir参数指定启动tensorboard时的根位置.



1> kldavis4..:

解决方案结果很简单(可能有点明显),但无论如何我都会回答.编写器实例化如下:

writer = tf.train.SummaryWriter(FLAGS.log_dir, sess.graph_def)

当前运行的事件将写入指定的目录.不要为logdir参数设置固定值,只需设置一个为每次运行更新的变量,并将其用作日志目录中子目录的名称:

writer = tf.train.SummaryWriter('%s/%s' % (FLAGS.log_dir, run_var), sess.graph_def)

然后只需log_dir通过--logdir参数指定启动tensorboard时的根位置.


有谁知道如何用[`MonitoredTrainingSession`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/MonitoredTrainingSession)做到这一点?
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这个屌丝很懒,什么也没留下!
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