Как "сбросить" данные tensorboard после убийства экземпляра tensorflow

Я тестирую различные гиперпараметры для модели cnn, которую я построил, но у меня есть небольшое раздражение при просмотре сводок в Tensorboard. Проблема заключается в том, что данные просто "добавляются" в последовательных запусках, поэтому функции приводят к странной суперпозиции, если я не вижу информацию как "относительную", а не "пошаговую". Смотрите здесь:

X Type: Step

X Type: Relative

Я пробовал убить процесс tensorboard и стирание файлов журнала, но, похоже, этого недостаточно.

Итак, вопрос в том, как сбросить эту информацию?

спасибо!!

34
tensorboard tensorflow

7 ответов

Примечание: решение, которое вы опубликовали (стереть файлы журнала TensorBoard и убить процесс) будет работать, но это не предпочтительно, потому что он уничтожает историческую информацию о вашем обучении.

вместо этого вы можете записать каждое новое учебное задание в новый подкаталог (вашего каталога журналов верхнего уровня). Затем TensorBoard рассмотрит каждое задание как новый "запуск" и создаст хороший вид сравнения, чтобы вы могли видеть, как обучение отличалось между итерациями вашей модели.

пример см. В разделе:https://www.tensorflow.org/tensorboard/

24

хорошо, по какой-то причине он не работал раньше, но теперь он сделал:

вы должны удалить файлы журнала Tensorboard и убить его процесс

после убийства процесса fuser 6006/tcp -k освободить порт 6006 (если вы находитесь в linux) и снова запустить tensorboard.

15

Да, я считаю, в конечном счете, этот аспект является положительным.
Например, в моем скрипте я автоматизирую новые журналы запуска через datetime:

from datetime import datetime
now = datetime.now()
logdir = "tf_logs/.../" + now.strftime("%Y%m%d-%H%M%S") + "/"

затем при запуске TensorBoard вы можете щелкнуть различные запуски и выключение при условии, что вы запустили TensorBoard в Родительском каталоге.

Если вы знаю вы не заботитесь о предыдущем запуске и хотите, чтобы он из вашей жизни, то да, вам нужно удалить файлы событий и выдержать необычно долгий процесс убийства и перезапуск TensorBoard.

11

Я только что нашел решение этой проблемы. Просто поместите каждое событие.out файл в отдельной папке внутри каталога журнала. И вы получите хорошую визуализацию в tensorboard с каждым запуском в другом цвете.

4

у меня была аналогичная проблема, но с дублированием вычислительных графиков: они только что добавили в tensorboard, когда я позвонил 

writer.add_graph(graph=sess.graph)

в моем случае речь шла не о файлах журналов, а о контексте ноутбука Jupyter.

Я понял, что после нескольких запусков ячейки Jupyter с определением графика график не был сброшен, но появился в контексте как дубликат, поэтому я добавил 

tf.reset_default_graph()

перед началом построения вычислительных диаграмма.

надеюсь, это поможет.

3

добавьте следующий фрагмент кода, и он должен автоматически сбросить вашу тензорную доску.

if tf.gfile.Exists(dirpath):
   tf.gfile.DeleteRecursively(dirpath)

это приведет к удалению предыдущих журналов.

0

это автоматически удаляет каталог журналов.

import shutil

shutil.rmtree('log_dir', ignore_errors=True)
0