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我试图删除日志文件，但我什至找不到我在 logdir 路径下定义的文件，每次重新运行代码时如何重置图表？这让我很困惑！

该图现在堆叠在以前的图上，这对最终输出没有意义。

如何提高 tensorflow 变量的浮点精度表示？我需要这个，因为我的网络很大，数据很复杂，所以无论多小，我都希望看到任何数量的改进。当我迭代训练时，我偶尔会在屏幕上打印平均误差，我看到的只是相同的 6 位数字 - 它适用于不太复杂的输入。请注意，张量板似乎具有相似的精度，我会对更精确的张量板图感到满意。

输出：

MSE：0.317513

所需的输出：

MSE: 0.317513223 ...以及更多数字

运行 TensorBoard r0.9 会产生预期的图形可视化，但在 r0.8 中成功显示的所有事件和直方图都不是。

r0.9 是否对用于启动 TensorBoard 的命令行或生成事件和直方图以供 TensorBoard 显示所需的代码进行了更改？

请注意，不会显示使用 r0.9 TensorFlow 最近运行编写的新摘要和直方图，也不会显示过去编写（和显示）的现有摘要和直方图。使用两个版本生成的图表按预期显示。

在我的 TensorFlow 代码中，我已将几个参数连接到图表中的某些逻辑，但相应的 TensorBoard 可视化无法直接建立这些连接，而是仅指示包含范围之间的连接。

具体来说，我有

在我的 TensorBoard 可视化中，我按预期看到了所有这些元素，但是keep_prob_..._params 和相应keep_prob_..._decay操作之间的连接尚未建立。相反，我只获得包含范围之间的连接作为一个组（例如，从params_structure下面突出显示的到所有 keep_prob_..._decay操作）：

连接is_train到条件操作中也是如此：只有整个包含范围（上面突出显示）是连接的。

如何确保我的图形元素之间的连接，而不仅仅是它们的封闭范围，在 TensorBoard 中表示？

请注意，这不仅仅是一个强制完整性的问题：就目前而言，TensorBoard 表示完全无法确定哪些params_structure元素连接到哪些structure_logic元素：它可能是任何一个、全部，甚至没有！

我在 TensorFlow 中有一组变量，假设x1, x2,..., x9
我试图以这样一种方式转移变量的数据，这种方式x(i+1)转移x(i)并最终x1丢失并且x9是相同的。我尝试的是创建一个移位操作字典 using tf.assign()，它有效但速度很慢。

我正在考虑的一种方法是制作一个 a 数组，Variable然后使用数组本身移动tf.gather()，tf.scatter_update()但由于需要进行大量操作，这将再次变得一团糟。

我想知道在 TensorFlow 中是否有一种很好的简洁方法。我想的另一种方法是重命名我认为不可能的变量。

初始代码：

我试图了解张量板如何可视化图表。为此，我使用了一个简单的线性回归。这是我的代码：

这是张量板可视化：

我的问题是：

1. 我没有在我的图表中定义渐变。它默认带有张量板吗？
2. 为什么从损失到梯度有 8 个张量？为什么从模型到梯度有 5 个张量？
3. 我没有定义变量 y。张量板会自动将 y 分配给常量吗？我怎样才能改变它？
4. 为什么我的图表没有显示操作之间的箭头？

非常感谢！

我正在尝试在 tensorflow 中构建一个序列到序列模型，并且我正在使用 MultiRNN 类为我的编码器将 3 个 GRU 链接在一起。

我目前正在张量板上查看我的模型。当我在图中展开编码器节点时，它看起来像这样......

它继续向左延伸，直到到达单元格 63。这些单元格到底是什么，为什么有 63 个？当我扩展编码器节点（每个 GRU 1 个）时，我期待看到更像 3 个项目。

脚本（只是简单的线性回归线拟合）：

运行后，目录中有一个protobuf文件stats，我运行tensorboard：

然后当我导航到张量板时，我什么也看不到：

我已经尝试在 Mac OS X 上使用 r0.9 和 r0.8 并获得相同的结果；使用 pip 和 virtualenv 安装。

这里出了什么问题？

我是 Tensorflow 的新手，我会从我正在做的一些可视化中受益匪浅。我知道 Tensorboard 是一个有用的可视化工具，但如何在远程 Ubuntu 机器上运行它？

我创建变量如下：

但由于某种原因，tensorflow 在我的可视化中添加了额外的变量块：

为什么要这样做，我该如何阻止它？