TensorBoard - 在同一圖表上同時訓練的2個網絡的繪圖損失

Question

有沒有一種方法可以同時繪製兩個不同網絡的訓練損失？

目前，我使用兩個FileWriter和摘要保存到兩個不同的目錄：

writer_cnn = tf.summary.FileWriter(os.path.join('log', 'cnn')) 
writer_dann = tf.summary.FileWriter(os.path.join('log', 'dann')) 
s_loss_cnn = tf.summary.scalar('loss_class', loss_class_cnn) 
s_loss_dann = tf.summary.scalar('loss_class', loss_class_dann) 

而且在後面的代碼：

s_cnn = sess.run(s_loss_cnn, feed_dict=feed_batch) 
s_dann = sess.run(s_loss_dann, feed_dict=feed_batch) 
writer_cnn.add_summary(s_cnn, global_step) 
writer_dann.add_summary(s_dann, global_step) 

但是當我火TensorBoard我得到兩個不同的圖表loss_class和loss_class_1。我讀過here和there等不同的地方，創建兩個目錄是最好的選擇。我錯過了什麼嗎？

Answer 1

您沒有包含您的代碼，但我懷疑您的問題是因爲您將所有操作添加到同一圖形（默認圖形）。

嘗試創建單獨的圖形並將它們添加到您的writer（圖形參數）

事情是這樣的：

def graph1(): 
    g1 = tf.Graph() 
    with g1.as_default() as g: 
     # define your ops 
    with tf.Session(graph = g) as sess: 
     # do all the stuff and write the writer 

創建一個類似的功能graph2()，然後調用它們。