我正在使用 Tensorflow 构建神经网络，我想在 Tensorboard 上显示训练结果。到目前为止一切正常。但我对 Tensorboard 的“事件文件”有疑问。我注意到每次运行 python 脚本时，它都会生成不同的事件文件。当我使用运行本地服务器时$ python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=/home/project/tmp/，如果事件文件超过 1 个，则会显示错误。这似乎很烦人，因为每当我运行本地服务器时，我都必须删除所有以前的事件文件才能使其工作。所以我想知道是否有任何解决方案可以防止这个问题。我真的很感激。
从 TensorBoard 的角度来看，最好的解决方案是为您的实验建立一个根目录，例如~/tensorflow/mnist_experiment，然后为每次运行创建一个新的子目录，例如〜/tensorflow/mnist_experiment/run1/...
然后针对根目录运行 TensorBoard，并且每次调用代码时，将 SummaryWriter 设置为指向新的子目录。然后，TensorBoard 将正确解释所有事件文件，并且还可以轻松比较不同的运行。
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