Tensorboard 标量和图形重复

Question

我正在使用 TensorBoard 可视化网络指标和图表。

我创建了一个会话 sess = tf.InteractiveSession() 并在 Jupyter notebook 中构建图表。

在图中，我包含了两个汇总标量：

with tf.variable_scope('summary') as scope:    
   loss_summary = tf.summary.scalar('Loss', cross_entropy)
   train_accuracy_summary = tf.summary.scalar('Train_accuracy', accuracy)

然后我创建一个 summary_writer = tf.summary.FileWriter(logdir, sess.graph) 和运行：

_,loss_sum,train_accuracy_sum=sess.run([...],feed_dict=feed_dict)

我写指标：

summary_writer.add_summary(loss_sum, i)
summary_writer.add_summary(train_accuracy_sum, i)

我运行代码三遍。

每次运行，我都会重新导入 TF 并创建一个新的交互式会话。

但是，在 Tensorboard 中，为每个运行:

创建了一个单独的标量 window

此外，如果我检查最后一个运行:

的数据，图表似乎是重复的

如何防止每次运行时图形和标量 window 重复？

我希望所有数据都出现在相同的标量图中（具有多个系列/图）。
我希望每个运行引用一个图表可视化。

Answer 1

我怀疑问题的出现是因为您在该过程中运行三次调用代码（相同的脚本、Jupyter notebook 或其他），并且这些调用在 TensorFlow 中共享相同的 "default graph" . TensorFlow 需要给图中的每个节点一个唯一的名称，因此它在第二次和第三次调用时将 "_1" 和 "_2" 附加到摘要节点的名称。

你如何避免这种情况？最简单的方法是每次运行代码时创建一个新图表。有（至少）三种方法可以做到这一点：

将代码包装在 with tf.Graph().as_default(): block, which constructs a new tf.Graph 对象中并将其设置为 with 块范围的默认图形。
如果您在创建图表之前构建您的会话，您可以将您的会话构建为sess = tf.InteractiveSession(graph=tf.Graph())。新构造的 tf.Graph 对象保持为默认图，直到您调用 sess.close().

在代码调用之间调用 tf.reset_default_graph()。

with-block 方法是 "most structured" 做事的方法，如果您正在编写独立脚本，这可能是最好的方法。但是，由于您使用的是 tf.InteractiveSession，我假设您使用的是某种交互式 REPL，而其他两种方法可能更有用（例如，将执行拆分到多个单元格中）。

Answer 2

如果你想解决这个问题，这个问题发生在持有多个图表上：

tf.reset_default_graph()

Tensorboard 标量和图形重复

Tensorboard scalars and graphs duplicated

tensorflow

tensorboard