PyTorch 在使用 tensorboard 时加载旧数据
PyTorch loads old data when using tensorboard
在使用 tensorboard 时，我已经清除了我的数据目录并训练了一个新模型，但我看到的是旧模型的图像。为什么 tensorboard 加载旧数据，它存储在哪里，如何删除它？
Tensorboard 被构建为具有缓存，以防长时间训练失败，您有类似“bak”的文件，您的板将从中生成可视化效果。不幸的是，没有手动删除隐藏的临时文件的好习惯，因为在显示文件（包括扩展名为 . （点）前缀使用 bash。此内存是自我管理的。对于最佳实践，(1) 让您的张量板名称对于每个 运行 的结果是动态的：这可以使用 datetime 库结合 python 中的 f-string 来完成，以便每个 运行 由时间戳分隔。 （如果您直接从 subprocess 包和 运行 您的 bash 命令直接从脚本。) (2) 此外，强烈建议您将 logdir（日志目录）与 运行 编写代码的位置分开保存。这两种做法一起应该可以解决所有与错误填充新结果的 tmp 文件相关的问题。
在使用 tensorboard 时，我已经清除了我的数据目录并训练了一个新模型，但我看到的是旧模型的图像。为什么 tensorboard 加载旧数据，它存储在哪里，如何删除它？
Tensorboard 被构建为具有缓存，以防长时间训练失败，您有类似“bak”的文件，您的板将从中生成可视化效果。不幸的是，没有手动删除隐藏的临时文件的好习惯，因为在显示文件（包括扩展名为 . （点）前缀使用 bash。此内存是自我管理的。对于最佳实践，(1) 让您的张量板名称对于每个 运行 的结果是动态的：这可以使用 datetime 库结合 python 中的 f-string 来完成，以便每个 运行 由时间戳分隔。 （如果您直接从 subprocess 包和 运行 您的 bash 命令直接从脚本。) (2) 此外，强烈建议您将 logdir（日志目录）与 运行 编写代码的位置分开保存。这两种做法一起应该可以解决所有与错误填充新结果的 tmp 文件相关的问题。