时间:2020-08-13 python教程 查看: 964
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,后来受的启发,既然保存在不同路径下就可以分别显示,那么将每次生成的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。
以上这篇解决tensorboard多个events文件显示紊乱的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持python博客。