在 TensorFlow 中存储多次运行的摘要编写器的建议做法是什么？答案

【问题标题】：What is the suggested practice for storing multiple runs of a summary writer in TensorFlow?在 TensorFlow 中存储多次运行的摘要编写器的建议做法是什么？
【发布时间】：2016-10-26 10:07:09
【问题描述】：

我正在学习使用 TensorBoard，每次启动 tensorboard 时，我都会在终端中收到以下消息：

WARNING:tensorflow:Found more than one graph event per run. Overwriting the graph with the newest event.

我认为是因为我多次使用相同的名称运行同一个模型。我只想多次运行我的模型并能够使用 tensorflow 检查它在做什么。正在重新运行：

tensorboard --logdir=path/to/log-directory

不是通常的方法吗？或者当我想多次运行同一个模型并探索不同的学习算法、步长、初始化等时，做这类工作的建议是什么。每次都设置一个新的日志目录真的有必要吗？

【问题讨论】：

标签： machine-learning neural-network tensorflow conv-neural-network tensorboard

【解决方案1】：

当您在图形中导出模型时，TensorFlow 会创建一个包含日志信息的新文件。因此，每次运行它时，新信息都会添加到同一个文件夹中。

由于 tensorboard 无法区分一个模型和另一个模型，它会显示警告。所以是的，您应该在每次迭代中使用不同的日志文件夹。事实上，一些示例在运行图表之前删除了日志目录。

【讨论】：

【解决方案2】：

当您创建tf.summary.FileWriter() 时，您为 TF 提供了一个目录，它将在其中写入事件文件并向其中添加摘要和事件。每个新文件都由名称、时间戳和您的机器组成。因此，当您多次运行编写器时，它会在您的目录中创建一个新文件。尝试运行几次，您会得到类似 ls -1 的结果（我运行了 4 次）：

events.out.tfevents.1492391591.salvadordali-laptop
events.out.tfevents.1492395088.salvadordali-laptop
events.out.tfevents.1492395117.salvadordali-laptop
events.out.tfevents.1492395120.salvadordali-laptop

您的警告告诉您完全相同：发现许多运行，将使用最后一个。您可以忽略它，因为它将使用最新的运行（基于时间戳）。

如果您不喜欢该警告，您可以：

为每次运行创建不同的文件夹（有助于比较绘图或图形执行）
每次运行后删除文件rm -R logs/（如果日志是您的目录）

【讨论】：