在使用tensorboard視覺化網路引數時，當因多次訓練產生多個events檔案後，在tensorboard上顯示會非常混亂，非常不易於觀察。

如下圖所示，這張圖只有兩次實驗的檔案，已經比較混亂了。

我之前的解決辦法是每次跑都將以前的檔案刪除，保證路徑下只有當前產生的events檔案，但這樣比較繁瑣，特別是當需要調的引數變多的時候，每次刪除不但很累，而且容易出錯，後來受這篇文章的啟發，既然儲存在不同路徑下就可以分別顯示，那麼將每次生成的events檔案儲存在不同的路徑下即可，因此想到了使用時間戳作為路徑名，在解決顯示紊亂的同時還記錄下了訓練的時刻，一舉兩得。

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。

以上這篇解決tensorboard多個events檔案顯示紊亂的問題就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。