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在使用tensorboard可視化網絡參數時，當因多次訓練產生多個events文件后，在tensorboard上顯示會非常混亂，非常不易于觀察。
如下圖所示，這張圖只有兩次實驗的文件，已經比較混亂了。
我之前的解決辦法是每次跑都將以前的文件刪除，保證路徑下只有當前產生的events文件，但這樣比較繁瑣，特別是當需要調的參數變多的時候，每次刪除不但很累，而且容易出錯，后來受這篇文章的啟發，既然保存在不同路徑下就可以分別顯示，那么將每次生成的events文件保存在不同的路徑下即可，因此想到了使用時間戳作為路徑名，在解決顯示紊亂的同時還記錄下了訓練的時刻，一舉兩得。
from datetime import datetime
TIMESTAMP = "{0:%Y-%m-%dT%H-%M-%S/}".format(datetime.now())
...
train_log_dir = 'logs/train/' + TIMESTAMP
test_log_dir = 'logs/test/' + TIMESTAMP
megred = tf.summary.merge_all()
with tf.Session() as sess:
writer_train = tf.summary.FileWriter(train_log_dir,sess.graph)
writer_test = tf.summary.FileWriter(test_log_dir)
...other code...
writer_train.add_summary(summary_str_train,step)
writer_test.add_summary(summary_str_test,step)
其效果如下。
以上這篇解決tensorboard多個events文件顯示紊亂的問題就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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