tensorboard多个events文件显示紊乱的解决办法

本文介绍了一种使用时间戳为不同训练任务创建独立日志目录的方法,解决了TensorBoard中因多次训练产生的多个events文件导致的显示混乱问题。

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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。
这里写图片描述

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,后来受这篇文章的启发,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。
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