今天小编就为大家分享一篇解决tensorboard多个events文件显示紊乱的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
在使用tensorboard可视化网络参数时，当因多次训练产生多个events文件后，在tensorboard上显示会非常混乱，非常不易于观察。
如下图所示，这张图只有两次实验的文件，已经比较混乱了。
我之前的解决办法是每次跑都将以前的文件删除，保证路径下只有当前产生的events文件，但这样比较繁琐，特别是当需要调的参数变多的时候，每次删除不但很累，而且容易出错，后来受这篇文章的启发，既然保存在不同路径下就可以分别显示，那么
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将每次生成的events文件保存在不同的路径下即可，因此想到了使用时间戳作为路径名，在解决显示紊乱的同时还记录下了训练的时刻，一举两得。
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。
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