python - Tensorboard 上的多个事件文件

Question

我正在使用 Tensorboard 来展示使用 Tensorflow（0.7）的代码的训练结果。以前的 Tensorflow 版本存在多个事件文件的问题：当我使用 运行本地服务器时$ tensorboard --logdir=./tmp/，如果有超过 1 个事件文件，则会显示错误。似乎最新版本（0.7）没有为多个事件文件显示相同的错误，但它仍然显示了 Tensorboard 上多个事件文件的重叠曲线。我想知道如何解决这个问题。谢谢！

Answer 1

训练我自己的网络，我在不同的子文件夹中编写摘要，例如/tmp/project/train 和/tmp/project/eval. 如果你启动 TensorBoard 使用

tensorboard --logdir=/tmp/project/

正如您所提到的，您仍然会一次从子文件夹中的每个事件文件中收到多个图表。要查看单独的图表，您可以从所需的子文件夹启动 TensorBoard：

tensorboard --logdir=/tmp/project/train/

Answer 2

我支持 ArnoXf 的回答。您应该为每个实验使用不同的子文件夹，并假设日志记录根是/tmp启动 tensorboard，使用：

tensorboard --logdir=/tmp/

如果您只想显示一个图表，您可以将该目录传递给您的 tensorboard 调用，如 ArnoXf 的回答中所述。但是，通过上述调用，您也可以直接在 tensorboard 中选择您的图形，即停用所有其他图形。同样，您还可以比较单个运行，如下面的屏幕截图所示。在我看来，这通常是首选选项，因为它为您提供了更大的灵活性。

可以在此处找到详细示例。